Knjižnice Python za krepitveno učenje

1. KerasRL:
- Opis: KerasRL je knjižnica za globoko krepitev učenja, zgrajena na vrhu knjižnice za globoko učenje Keras. Zagotavlja nabor API-jev na visoki ravni za gradnjo in usposabljanje modelov za krepitev učenja. KerasRL vključuje implementacije priljubljenih algoritmov, kot so Deep Q-Networks (DQN) in metode Actor-Critic[1][3].
- Merila:
- Najsodobnejše metode RL: Implementirani algoritmi vključujejo DQN, DDPG, CDQN, CEM in Deep SARSA.
- Enostaven za začetek: Koda je dobro komentirana in enostavna za branje, zato jo je enostavno razumeti in spreminjati.
- Enostaven priklop lastnega okolja: ni neodvisen od OpenAI Gym, zato so potrebne spremembe za druga okolja.
- Enostavno spreminjanje agentov: zelo enostavno dodajanje novih agentov.
- Skupnost in posodobitve: Ni aktivno vzdrževano.
- Podpora Tensorboard: Ni implementirano.
- Druge funkcije: Vključuje sistem vektoriziranega okolja[4].

2. RL_Trener:
- Opis: RL_Coach je ogrodje Python RL, ki ga je razvil Intel AI Lab. Vsebuje veliko najsodobnejših algoritmov in razkriva API-je, ki so preprosti za uporabo, za eksperimentiranje z novimi algoritmi RL. Komponente so modularne, kar olajša razširitev in ponovno uporabo obstoječih komponent[1].
- Merila:
- Uvedeni najsodobnejši algoritmi RL: Vključuje široko paleto algoritmov, kot so Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning in drugi.
- Uradna dokumentacija in vadnice: na voljo so celotna dokumentacija in dragocene vadnice.
- Berljiva koda: Koda je odprtokodna, vendar nima komentarjev, zaradi česar je prilagajanje zahtevno.
- Število podprtih okolij: Ni določeno.
- Orodja za beleženje in sledenje: Ni določeno.
- Vektorizirano okolje: Ni določeno.
- Redne posodobitve: Ni določeno[1].

3. Tensorforce:
- Opis: Tensorforce je ogrodje za globoko krepitev učenja, ki temelji na TensorFlow. Vključuje eno najboljših izvedb algoritmov RL[4].
- Merila:
- Najsodobnejše metode RL: Ni določeno.
- Dobra dokumentacija in vadnice: Ni določeno.
- Deluje v svojem okolju: Ni določeno.
- Čitljiva koda: Ni določeno.
- Redne posodobitve in aktivna skupnost: Ni določeno.
- Podpora Tensorboard: Ni določeno.
- Druge lastnosti: Ni določeno[4].

4. Pyqlearning:
- Opis: Pyqlearning je knjižnica Python za implementacijo Reinforcement Learning in Deep Reinforcement Learning, zlasti za Q-Learning, Deep Q-Network in Multi-agent Deep Q-Network. Lahko ga optimiziramo z modeli žarjenja, kot so simulirano žarjenje, prilagodljivo simulirano žarjenje in metoda kvantnega Monte Carla [2].
- Merila:
- Najsodobnejše metode RL: Ni določeno.
- Uradna dokumentacija in vadnice: Ni določeno.
- Berljiva koda: Ni določeno.
- Število podprtih okolij: Ni določeno.
- Orodja za beleženje in sledenje: Ni določeno.
- Vektorizirano okolje: Ni določeno.
- Redne posodobitve: Ni določeno[2].

5. Stabilne osnovne črte:
- Opis: Stable Baselines je zmogljiva knjižnica, ki ponuja zbirko najsodobnejših algoritmov za učenje okrepitve v Pythonu. Zgrajen je na osnovi knjižnice OpenAI Gym in zagotavlja preprost in za uporabo enostaven API za usposabljanje in ocenjevanje agentov za krepitev učenja [3].
- Merila:
- Najsodobnejše metode RL: Vključuje implementacije priljubljenih algoritmov, kot so A2C, TRPO in PPO.
- Dobra dokumentacija in vadnice: Ni določeno.
- Deluje v svojem okolju: Ni določeno.
- Čitljiva koda: Ni določeno.
- Redne posodobitve in aktivna skupnost: Ni določeno.
- Podpora Tensorboard: Ni določeno.
- Druge lastnosti: Ni določeno[3].

6. Ray RLlib:
- Opis: Ray RLlib je knjižnica za krepitev učenja, zgrajena na vrhu porazdeljenega računalniškega ogrodja Ray. Zagotavlja obsežen nabor API-jev za gradnjo in usposabljanje modelov za krepitev učenja, vključno s podporo za porazdeljeno usposabljanje in prilagajanje hiperparametrov[3].
- Merila:
- Najsodobnejše metode RL: Vključuje implementacije priljubljenih algoritmov, kot so DQN, A3C in IMPALA.
- Dobra dokumentacija in vadnice: Ni določeno.
- Deluje v svojem okolju: Ni določeno.
- Čitljiva koda: Ni določeno.
- Redne posodobitve in aktivna skupnost: Ni določeno.
- Podpora Tensorboard: Ni določeno.
- Druge lastnosti: Ni določeno[3].

7. Dopamin:
- Opis: Dopamine je knjižnica za krepitev učenja, ki jo je razvil Google. Zasnovan je tako, da zagotavlja prilagodljiv in za uporabo enostaven okvir za gradnjo in usposabljanje agentov za krepitev učenja. Dopamine vključuje implementacije priljubljenih algoritmov, kot sta DQN in C51, ter orodja za vizualizacijo in analizo vaših poskusov učenja okrepitve [3].
- Merila:
- Najsodobnejše metode RL: Vključuje implementacije priljubljenih algoritmov.
- Dobra dokumentacija in vadnice: Ni določeno.
- Deluje v svojem okolju: Ni določeno.
- Čitljiva koda: Ni določeno.
- Redne posodobitve in aktivna skupnost: Ni določeno.
- Podpora Tensorboard: Ni določeno.
- Druge lastnosti: Ni določeno[3].

8. RLkit:
- Opis: RLkit je knjižnica za krepitev učenja, ki jo je razvil Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab. Zgrajen je na osnovi PyTorcha in ponuja nabor visokonivojskih API-jev za gradnjo in usposabljanje modelov za krepitev učenja. RLkit vključuje implementacije priljubljenih algoritmov, kot sta DDPG in SAC, ter orodja za vizualizacijo in analizo rezultatov[3].
- Merila:
- Najsodobnejše metode RL: Vključuje implementacije priljubljenih algoritmov.
- Dobra dokumentacija in vadnice: Ni določeno.
- Deluje v svojem okolju: Ni določeno.
- Čitljiva koda: Ni določeno.
- Redne posodobitve in aktivna skupnost: Ni določeno.
- Podpora Tensorboard: Ni določeno.
- Druge lastnosti: Ni določeno[3].

Vsaka knjižnica ima svoje prednosti in slabosti in izbira, katero uporabiti, je odvisna od posebnih zahtev vašega projekta. Na primer, če potrebujete knjižnico s široko paleto implementiranih algoritmov, je lahko RL_Coach dobra izbira. Če imate raje knjižnico, zgrajeno na podlagi TensorFlow, bi lahko bil Tensorforce primeren. Za knjižnico s preprostim API-jem, ki je enostaven za uporabo, bi lahko bila najboljša možnost Stabilne osnovne črte[1][3][4].