„Python“ siūlo turtingą bibliotekų ekosistemą, specialiai sukurtą mokymosi pastiprinimui (RL), maitinant įvairius vartotojus nuo pradedančiųjų iki pažengusiųjų tyrėjų. Šios bibliotekos teikia įrankius, sistemas ir aplinką, skirtą kurti, mokyti ir išbandyti RL algoritmus, palaikančios ir pagrindines mokymosi, ir realaus pasaulio programas.
„Tensorflow Agents“ (TF agentai) yra universali ir modulinė biblioteka, sukurta ant „Tensorflow“, leidžianti tyrėjams ir kūrėjams lanksčiau kurti RL agentus ir aplinką. Tai palaiko kelis populiarius RL algoritmus, tokius kaip „Deep Q-Network“ (DQN), proksimalinės politikos optimizavimas (PPO) ir giliai deterministinis politikos gradientas (DDPG). „Tensorflow“ skaičiavimo grafikų ir automatinio diferenciacijos panaudojimas, jis leidžia efektyviai eksperimentuoti ir diegti RL sprendimus „Tensorflow“ ekosistemoje.
„Openai“ sporto salė yra viena iš pagrindinių RL eksperimentų bibliotekų. Tai suteikia standartizuotą API ir išsamų etaloninės aplinkos rinkinį, įskaitant klasikines kontrolės problemas, „Atari Games“ ir robotikos modeliavimą. Pati sporto salė daugiausia dėmesio skiria aplinkai ir neįgyvendina RL algoritmų, tačiau ji yra esminė algoritmų testavimo ir palyginimo platforma, pateikiant nuoseklią aplinkos sąsają.
„Stable Baselines3“ remiasi „Openai“ sporto sale, siūlydama aukštos kokybės moderniausių RL algoritmų įgyvendinimus. Tai palaiko plačiai naudojamus metodus, tokius kaip PPO, DQN ir minkštųjų aktorių kritiką (SAC). Ši biblioteka siūlo naudingumo pranašumus, tokius kaip nuoseklus mokymo ir įvertinimo API, integruota parama modelių taupymui, registravimui ir hiperparametrų derinimui. Jis aktyviai prižiūri ir integruojamas su „Pytorch“, leidžiančia vartotojams pritaikyti neuroninio tinklo architektūrą.
„Ray Rllib“ yra keičiama RL biblioteka, esanti „Ray“ paskirstytoje skaičiavimo sistemoje. Jis skirtas mokyti RL agentus didelio masto duomenų rinkiniuose ir platintoje aplinkoje. RLLIB palaiko daugybę algoritmų, įskaitant asinchroninį pranašumą aktorių-kritiką (A3C), PPO ir DQN. Pagrindinė jo savybė yra paskirstyta mokymas, leidžiantis mokyti įvairiuose mazguose ar mašinose, padidinant įmonės lygio ar tyrimų lygio projektų mastelį.
„Keras-RL“ integruoja aukšto lygio keras paprastumą su RL algoritmais. Jis yra patogus vartotojui tiems, kurie yra susipažinę su giliu mokymu Kerose ir palaiko tokius algoritmus kaip DQN, DDPG ir A3C. Vartotojai gali lengvai pritaikyti nervinius tinklus savo RL užduotims. Dėl šio naudojimo paprastumo „Keras-RL“ yra tinkami praktikams, norintiems eksperimentuoti su RL be plataus algoritminio sudėtingumo.
„Pytorch RL“ daugiausia dėmesio skiria „Pytorch“ dinaminių skaičiavimo grafiko galimybių RL kūrimo galimybėms panaudojimui. Tai naudinga „Pytorch“ lankstumui ir didelei bendruomenės palaikymui, todėl jis yra populiarus tarp tyrėjų ir kūrėjų, kurie renkasi „Pytorch“ kaip savo giluminio mokymosi sistemą. Šioje bibliotekoje pateikiamas gausus RL algoritmų rinkinys ir išsami dokumentacija su vadovėliais, kad būtų lengviau mokytis.
„Intel AI Lab“ sukurtas treneris yra išsami RL sistema, skirta tiek pradedantiesiems, tiek pažengusiems vartotojams. Jame yra modulinė architektūra ir apima daugybės RL algoritmų, tokių kaip DQN, A3C, „Trust Region Policy Optimization“ (TRPO) ir daugelio kitų, diegimus. „Coach“ pateikia lengvai vykdomus vadovėlius ir pavyzdžius, palaiko praktinį mokymąsi ir praktinį pažangiausių RL tyrimų taikymą.
„Pyqlearning“ yra „Python“ paketas, specializuotas pastiprinimo ir gilaus sustiprinimo mokymosi metu, ypač daugiausia dėmesio skiriant Q-mokymosi metodų šeimai. Jis tinka švietimui ir eksperimentavimui, suteikiant žingsnis po žingsnio požiūrį į RL modelių kūrimą, įskaitant „Epsilon-Greedy Q-Learning“, „Boltzmann Q-Learning“, „Deep Q-Networks“ ir kitus pagrindinius metodus. Jos dokumentacija yra mokoma, todėl ji yra naudinga besimokantiesiems.
„Chainerrl“ yra sukurtas ant „Chainer“ giluminio mokymosi sistemos. Tai yra lengvai naudojamas RL paketas su gera mokymosi medžiaga ir papildomomis vizualizacijos įrankiais naudojant „ChainERL-Visualizer“, kuris padeda išanalizuoti ir derintis agento elgseną. Paketas palaiko įvairius RL algoritmus ir yra tinkamas tiems, kurie investuojami į „Chainer“ kaip savo giluminio mokymosi sistemą.
Gimnazija yra „Openai“ sporto salės evoliucija, užtikrinanti modernią ir aktyviai prižiūrimą sąsają RL aplinkoje. Jis siūlo standartizuotas API ir platų aplinką RL agentams. Gimnazija yra plačiai naudojama kaip daugelio kitų RL bibliotekų bazinis paketas dėl savo išsamios aplinkos ekosistemos.
Oficiali Pytorcho RL biblioteka („Pytorch/RL“) siūlo modulines ir primityvias pirmąsias struktūras RL algoritmams kurti. Tai palaiko pažangiausius naudojimo atvejus, tokius kaip sustiprinimo mokymasis su žmonių atsiliepimais (RLHF) ir įrankių rinklige. Jos glaudi integracija su „Pytorch“ suteikia lankstumo ir greitą prototipų kūrimą.
„Tensorforce“ yra dar viena RL biblioteka, orientuota į lanksčių ir lengvai suprantamų įgyvendinimų teikimą. Tai pabrėžia aiškumą ir atkuriamumą, palaikant kelis RL algoritmus ir aplinką. „Tensorforce“ gali būti tiek tyrimų, tiek gamybos lygio programų pagrindas.
„RLberry“ yra skirtas supaprastinti RL plėtrą, automatizuodama standartinius mokymo ir vertinimo veiksmus, leidžiančius kūrėjams daugiau laiko sutelkti dėmesį į dizainą ir eksperimentavimą. Tai palaiko pusiausvyrą tarp paprastumo naudojimo ir konfigūravimo.
Keletas veiksnių daro įtaką RL bibliotekos pasirinkimui, įskaitant moderniausių algoritmų skaičių, dokumentacijos ir vadovėlių kokybę ir išsamumą, palaikomą aplinką, miško ruošos ir stebėjimo galimybes, vektorinę ar paralelinę aplinką, kad būtų galima greičiau mokyti, ir atnaujinimų dažnis, kad neatsiliktų nuo RL tyrimų tobulinimo.
Žemiau yra išsami informacija apie algoritmus ir funkcijas, kurias palaiko kai kurios garsios RL bibliotekos:
- „Tensorflow Agents“ palaiko tokius algoritmus kaip DQN, PPO ir DDPG su moduliniu dizainu, idealiu „Tensorflow“ vartotojams.
- „Stable Bazelines3“ siūlo platų pasirinkimą, įskaitant PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 su stipria „Pytorch“ integracija.
- „Ray Rllib“ apima keičiamą A3C, PPO, DQN ir palaiko paskirstytus mokymus.
-Treneris palaiko aktorių kritiką, acerį, elgesio klonavimą, įkrovos DQN, kategorinį DQN, nukirptą PPO, DDPG, Double DQN, Dueling DQN, N-Step Q mokymasis, nervų epizodinė kontrolė, proksimalinė politikos optimizavimas, vaivorykštė DQN, minkšta aktorė-kritinė, TD3 ir daugiau.
- „Keras-RL“ daugiausia dėmesio skiria DQN, DDPG ir A3C, siūlanti paprastumą įgyvendinant „Keras Framework“.
- „Pyqlearning“ centre yra Q-mokymosi variantai, įskaitant „Epsilon Greedy“ ir „Boltzmann“ politiką bei gilaus stiprinimo metodus.
- „ChainErrl“ ir „ChainErl-Visualizer“ palengvina agentų mokymą ir derinimą su keliais populiariais RL algoritmais.
Daugelis šių bibliotekų taip pat teikia integraciją į populiarias registravimo ir stebėjimo įrankius, tokius kaip „Tensorboard“ ir „Neptūnas“, įgalinantys specialistus atlikti eksperimentus ir efektyviai analizuoti agento veiklą. Be to, vektorinės aplinkos ar daugiaprocesavimo ypatybės tokiose bibliotekose kaip „Stable Baseline3“ ir „RLLIB“ žymiai pagreitina treniruotes, lygiagrečiai atlikdami kelis modeliavimus.
Kalbant apie tinkamumą, „Openai“ sporto salė ir gimnazija, nors ir nesiūlo pačių RL algoritmų, yra būtini dėl jų įvairios ir plačiai naudojamos aplinkos, todėl jie yra bendras pagrindas daugelyje RL projektų. Bibliotekos, tokios kaip „Stable Baseline3“ ir „Coach“, teikia tiek pradedantiesiems, tiek ekspertams, teikdamos lengvą API kartu su giliu konfigūravimu. „Ray Rllib“ išsiskiria didelio masto dislokavimu ir platinamais RL mokymais.
„Python RL“ bibliotekos ir toliau greitai vystosi, dažnai atnaujinant naujausius tyrimus ir algoritminius patobulinimus. Ši nuolatinė plėtra užtikrina, kad specialistai turėtų prieigą prie pažangiausių eksperimentų įrankių ir realaus pasaulio diegimo tarp sričių, tokių kaip žaidimai, robotika, finansai ir autonominė kontrolė.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Python RL“ bibliotekos kraštovaizdis yra turtingas ir įvairus, pradedant žemo lygio moduliniais įrankių rinkiniais algoritmų tyrėjams (pvz., TF agentams, „Pytorch RL“) iki aukšto lygio rėmų, daugiausia dėmesio skiriant lengvam naudojimui ir masteliui (pvz., Stabilios bazinės linijos, RAY RLLIB, treneriui). Tinkamos bibliotekos pasirinkimas priklauso nuo tokių veiksnių kaip pageidaujamas gilus mokymosi pagrindas, RL užduočių skalė, norimas algoritmo palaikymas ir reikalingas pritaikymo lygis. Šios bibliotekos kolektyviai įgalina platų sustiprinimo mokymosi tyrimų ir programų spektrą.
Ši išsami apžvalga apima pirmines ir plačiai naudojamas „Python“ bibliotekas, skirtas mokymosi sutvirtinimui, jų ypatybėms, algoritmams ir tipiniams naudojimo atvejams, suteikiant tvirtą pagrindą visiems, norintiems pritaikyti RL metodus.