Python bibliotēkas pastiprināšanai

1. KerasRL:
- Apraksts: KerasRL ir padziļināta mācību bibliotēka, kas izveidota uz Keras dziļās apmācības bibliotēkas. Tas nodrošina augsta līmeņa API komplektu, lai izveidotu un apmācītu pastiprināšanas mācību modeļus. KerasRL ietver tādu populāru algoritmu ieviešanu kā Deep Q-Networks (DQN) un Actor-Critic metodes[1][3].
- Kritēriji:
- Modernākās RL metodes: ieviestie algoritmi ietver DQN, DDPG, CDQN, CEM un Deep SARSA.
- Viegli sākt: kods ir labi komentēts un viegli lasāms, tāpēc to ir viegli saprast un modificēt.
- Viegli pievienot savu vidi: nav agnostiķis OpenAI Gym, tāpēc ir nepieciešamas modifikācijas citām vidēm.
- Viegli modificēt aģentus: ļoti viegli pievienot jaunus aģentus.
- Kopiena un atjauninājumi: netiek aktīvi uzturēts.
- Tensorboard atbalsts: nav ieviests.
- Citas funkcijas: ietver vektorizētas vides sistēmu[4].

2. RL_Coach:
- Apraksts: RL_Coach ir Python RL ietvars, ko izstrādājusi Intel AI Lab. Tas satur daudzus mūsdienīgus algoritmus un atklāj viegli lietojamus API, lai eksperimentētu ar jauniem RL algoritmiem. Komponenti ir modulāri, kas ļauj viegli paplašināt un atkārtoti izmantot esošos komponentus[1].
- Kritēriji:
- Ieviesti jaunākie RL algoritmi: ietver plašu algoritmu klāstu, piemēram, Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning un citus.
- Oficiālā dokumentācija un apmācības: ir pieejama pilnīga dokumentācija un vērtīgas apmācības.
- Lasāms kods: kods ir atvērtā koda, taču tam trūkst komentāru, tāpēc pielāgošana ir sarežģīta.
- Atbalstīto vidi skaits: nav norādīts.
- Reģistrācijas un izsekošanas rīki: nav norādīts.
- Vektorizēta vide: nav norādīts.
- Regulāri atjauninājumi: nav norādīts[1].

3. Tensorforce:
- Apraksts: Tensorforce ir dziļa pastiprināšanas mācību sistēma, kuras pamatā ir TensorFlow. Tas ietver vienu no labākajiem RL algoritmu implementācijām[4].
- Kritēriji:
- Sastāvā esošās RL metodes: nav norādīts.
- Laba dokumentācija un apmācības: nav norādīts.
- Darbojas jūsu vidē: nav norādīts.
- Salasāms kods: nav norādīts.
- Regulāri atjauninājumi un aktīva kopiena: nav norādīts.
- Tensorboard atbalsts: nav norādīts.
- Citas funkcijas: nav norādīts[4].

4. Pyqlearning:
- Apraksts: Pyqlearning ir Python bibliotēka, kas paredzēta pastiprināšanas un padziļinātas apmācības ieviešanai, īpaši Q-Learning, Deep Q-Network un vairāku aģentu dziļajam Q-tīklam. To var optimizēt, izmantojot rūdīšanas modeļus, piemēram, simulēto atkvēlināšanu, adaptīvo simulēto rūdīšanu un kvantu Montekarlo metodi[2].
- Kritēriji:
- Sastāvā esošās RL metodes: nav norādīts.
- Oficiālā dokumentācija un apmācības: nav norādīts.
- Nolasāms kods: nav norādīts.
- Atbalstīto vidi skaits: nav norādīts.
- Reģistrācijas un izsekošanas rīki: nav norādīts.
- Vektorizēta vide: nav norādīts.
- Regulāri atjauninājumi: nav norādīts[2].

5. Stabilas bāzes līnijas:
- Apraksts: Stabilas bāzes līnijas ir jaudīga bibliotēka, kas piedāvā vismodernāko pastiprināšanas mācīšanās algoritmu kolekciju programmā Python. Tas ir izveidots, izmantojot OpenAI Gym bibliotēku, un nodrošina vienkāršu un viegli lietojamu API, lai apmācītu un novērtētu pastiprinošos mācību aģentus[3].
- Kritēriji:
- Modernākās RL metodes: ietver populāru algoritmu, piemēram, A2C, TRPO un PPO, ieviešanas.
- Laba dokumentācija un apmācības: nav norādīts.
- Darbojas jūsu vidē: nav norādīts.
- Salasāms kods: nav norādīts.
- Regulāri atjauninājumi un aktīva kopiena: nav norādīts.
- Tensorboard atbalsts: nav norādīts.
- Citas funkcijas: nav norādīts[3].

6. Ray RLlib:
- Apraksts: Ray RLlib ir pastiprinoša mācību bibliotēka, kas izveidota uz Ray izplatītās skaitļošanas sistēmas. Tas nodrošina visaptverošu API komplektu, lai izveidotu un apmācītu pastiprinošus mācību modeļus, tostarp atbalstu sadalītai apmācībai un hiperparametru regulēšanai[3].
- Kritēriji:
- Modernākās RL metodes: ietver populāru algoritmu, piemēram, DQN, A3C un IMPALA, ieviešanas.
- Laba dokumentācija un apmācības: nav norādīts.
- Darbojas jūsu vidē: nav norādīts.
- Salasāms kods: nav norādīts.
- Regulāri atjauninājumi un aktīva kopiena: nav norādīts.
- Tensorboard atbalsts: nav norādīts.
- Citas funkcijas: nav norādīts[3].

7. Dopamīns:
- Apraksts: dopamīns ir Google izstrādāta pastiprinoša mācību bibliotēka. Tas ir izstrādāts, lai nodrošinātu elastīgu un viegli lietojamu sistēmu pastiprināšanas mācību aģentu veidošanai un apmācībai. Dopamīns ietver tādu populāru algoritmu ieviešanu kā DQN un C51, kā arī rīkus jūsu pastiprināšanas mācību eksperimentu vizualizēšanai un analīzei[3].
- Kritēriji:
- Modernākās RL metodes: ietver populāru algoritmu implementācijas.
- Laba dokumentācija un apmācības: nav norādīts.
- Darbojas jūsu vidē: nav norādīts.
- Salasāms kods: nav norādīts.
- Regulāri atjauninājumi un aktīva kopiena: nav norādīts.
- Tensorboard atbalsts: nav norādīts.
- Citas funkcijas: nav norādīts[3].

8. RLkit:
- Apraksts: RLkit ir pastiprinoša mācību bibliotēka, ko izstrādājusi Bērklijas mākslīgā intelekta izpētes (BAIR) laboratorija. Tas ir veidots uz PyTorch un nodrošina augsta līmeņa API komplektu, lai izveidotu un apmācītu pastiprināšanas mācību modeļus. RLkit ietver tādu populāru algoritmu ieviešanu kā DDPG un SAC, kā arī rīkus rezultātu vizualizēšanai un analīzei[3].
- Kritēriji:
- Modernākās RL metodes: ietver populāru algoritmu implementācijas.
- Laba dokumentācija un apmācības: nav norādīts.
- Darbojas jūsu vidē: nav norādīts.
- Salasāms kods: nav norādīts.
- Regulāri atjauninājumi un aktīva kopiena: nav norādīts.
- Tensorboard atbalsts: nav norādīts.
- Citas funkcijas: nav norādīts[3].

Katrai bibliotēkai ir savas stiprās un vājās puses, un izvēle, kuru izmantot, ir atkarīga no jūsu projekta īpašajām prasībām. Piemēram, ja jums ir nepieciešama bibliotēka ar plašu ieviesto algoritmu klāstu, RL_Coach varētu būt laba izvēle. Ja vēlaties bibliotēku, kas veidota uz TensorFlow, Tensorforce varētu būt piemērota. Bibliotēkai ar vienkāršu un viegli lietojamu API stabilās bāzes līnijas varētu būt labākā izvēle[1][3][4].