Python пропонує багату екосистему бібліотек, спеціально розроблених для підкріплення (RL), що обслуговує цілий ряд користувачів від початківців до передових дослідників. Ці бібліотеки надають інструменти, рамки та середовищ для розробки, навчання та тестування алгоритмів RL, що підтримують як основоположне навчання, так і реальні програми.
TensorFlow Agents (TF-AGENTS)-це універсальна та модульна бібліотека, побудована на TensorFlow, що дозволяє дослідникам та розробникам будувати агенти та середовища RL з гнучкістю. Він підтримує кілька популярних алгоритмів RL, таких як глибока мережа Q-мережа (DQN), оптимізація проксимальної політики (PPO) та глибокий детермінований градієнт політики (DDPG). Використовуючи обчислювальні графіки та автоматичну диференціацію TensorFlow, він забезпечує ефективне експерименти та розгортання рішень RL в екосистемі TensorFlow.
Компанія OpenAI - одна з найбільш фундаментальних бібліотек для експериментів RL. Він забезпечує стандартизований API та всебічний набір базових середовищ, включаючи класичні проблеми з контролем, ігри ATARI та моделювання робототехніки. Сам тренажерний зал зосереджується на середовищі і не реалізує алгоритми RL, але він служить важливою платформою для тестування та порівняння алгоритмів, забезпечуючи послідовний інтерфейс середовища.
Стабільні бази3 базуються на спортзалі OpenAI, пропонуючи високоякісні впровадження найсучасніших алгоритмів RL. Він підтримує широко використовувані методи, такі як PPO, DQN та м'який актор-критик (SAC). Ця бібліотека пропонує переваги зручності використання, такі як послідовний API для навчання та оцінки, вбудовану підтримку для збереження моделі, журналу та настройки гіперпараметра. Він активно підтримується та інтегрується з Pytorch, що дозволяє користувачам налаштувати архітектури нейронної мережі.
Ray Rllib - це масштабована бібліотека RL в рамках розподілених обчислювальних рамок. Він розроблений для навчання агентів RL на масштабних наборах даних та в різних розподілених середовищах. RLLIB підтримує цілий ряд алгоритмів, включаючи асинхронну перевагу актор-критику (A3C), PPO та DQN. Ключовою особливістю є розподілене навчання, яке дозволяє тренуватись у декількох вузлах або машинах, підвищення масштабованості для проектів на рівні підприємств або дослідницьких класів.
Keras-RL інтегрує простоту Кераса з алгоритмами RL з алгоритмами RL. Це зручно для тих, хто знайомий з глибоким навчанням у Керасі та підтримує алгоритми, такі як DQN, DDPG та A3C. Користувачі можуть легко налаштувати нейронні мережі для своїх завдань RL. Ця простота використання робить Keras-RL придатним для практикуючих, які прагнуть експериментувати з RL без великої алгоритмічної складності.
Pytorch RL зосереджується на використанні можливостей динамічних графіків обчислень Pytorch для розробки RL. Він виграє від гнучкості та великої підтримки громади Піторха, що робить його популярним серед дослідників та розробників, які віддають перевагу Піторчу як їхній рамки глибокого навчання. Ця бібліотека забезпечує багатий набір алгоритмів RL та детальну документацію з навчальними посібниками для зручності навчання.
Тренер, розроблений компанією Intel AI Lab, - це всебічна рамка RL, розроблена як для початківців, так і для розширених користувачів. Він має модульну архітектуру і включає реалізацію численних алгоритмів RL, таких як DQN, A3C, оптимізація політики довіри (TRPO) та багато інших. Тренер надає прості підручники та приклади, підтримуючи практичне навчання та практичне застосування передових досліджень RL.
Pyqlearning-це пакет Python, спеціалізований на підкріпленні та глибокому підкріпленні, особливо зосереджуючись на сімейному навчальному закладі Q-навчається. Він підходить для освіти та експериментів, що забезпечує покроковий підхід до побудови моделей RL, включаючи Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks та інші фундаментальні методи. Його документація є навчальною, що робить її корисною для учнів.
ChaineRRL побудований на рамках глибокого навчання Chainer. It is an easy-to-use RL package with good learning materials and additional visualization tools through ChainerRL-Visualizer, which helps analyze and debug agent behavior. Пакет підтримує різноманітні алгоритми RL і підходить для тих, хто вкладений у Chainer, як їх рамки глибокого навчання.
Гімназія - це еволюція спортзалу OpenAI, що забезпечує сучасний та активно підтримуючий інтерфейс для середовищ RL. Він пропонує стандартизовані API та широкий спектр середовищ для навчання агентів RL. Гімназія широко використовується як базовий пакет багатьма іншими бібліотеками RL завдяки всебічній екосистемі навколишнього середовища.
Офіційна бібліотека RL Pytorch (Pytorch/RL) пропонує модульні та первісні структури для розробки алгоритмів RL. Він підтримує вдосконалені випадки використання, такі як навчання підкріплення за допомогою відгуків людини (RLHF) та навчання, що оприлюднюється інструментом. Його близька інтеграція з Pytorch дозволяє гнучкість та швидке прототипування.
Tensorforce-це ще одна бібліотека RL, орієнтована на забезпечення гнучких та простих для розуміння впровадження. Він підкреслює чіткість та відтворюваність, підтримуючи кілька алгоритмів та середовищ RL. Tensorforce може слугувати фундаментом як для дослідницьких, так і для виробничих програм.
RLBerry призначений для спрощення розробки RL шляхом автоматизації стандартних кроків у навчанні та оцінці, що дозволяє розробникам більше часу зосередитись на проектуванні та експериментах. Він підтримує баланс між простотою використання та конфігурацією.
Кілька факторів впливають на вибір бібліотеки RL, включаючи кількість найсучасніших алгоритмів, що впроваджувались, якість та всебічність документації та навчальних посібників, підтримувані середовища, можливості реєстрації та відстеження, векторні або паралельні середовища для більшої підготовки та частоти оновлень, щоб зберегти темпи з дослідженнями RL.
Нижче наведені деталі щодо алгоритмів та функцій, які підтримуються деякими видатними бібліотеками RL:
- Agents TensorFlow підтримує такі алгоритми, як DQN, PPO та DDPG, з модульною конструкцією, ідеальною для користувачів TensorFlow.
- Стабільні BaseLines3 пропонує широкий вибір, включаючи PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 з сильною інтеграцією Pytorch.
- Ray Rllib включає масштабовані впровадження A3C, PPO, DQN та підтримує розподілене навчання.
-Тренер підтримує актора-критика, ACER, поведінковий клонування, завантажений DQN, категоричний DQN, обрізаний PPO, DDPG, Double DQN, Dueling DQN, N-Step Q Learning, Neural Episodic Control, Proximal Policy, Rainbow DQN, м'який актор, TD3 та більше.
- Keras-RL фокусується на DQN, DDPG та A3C, пропонуючи простоту в реалізації в рамках Кераса.
- Pyqlearning зосереджується на Q-навчальних варіантах, включаючи політику Epsilon Greedy та Boltzmann та методи глибокого підкріплення.
- ChaineRRL та CainerRL-Visualizer полегшують тренування агентів та налагодження з численними популярними алгоритмами RL.
Багато з цих бібліотек також забезпечують інтеграцію з популярними інструментами для лісозаготів та моніторингу, такими як Tensorboard та Нептун, що дозволяє практикуючим відстежувати експерименти та ефективно аналізувати продуктивність агента. Крім того, векторні середовища або багатопроцесійні особливості в таких бібліотеках, як стабільні базові підйомники3 та RLLIB, значно прискорюють навчання, проводячи декілька моделювання паралельно.
З точки зору зручності використання, спортзал OpenAI та гімназія, не пропонуючи самі алгоритми RL, є важливими завдяки їх різноманітним та широко використовуваним середовищам, що робить їх загальною основою в багатьох проектах RL. Такі бібліотеки, як стабільні BaseLines3 та тренер, обслуговують як початківців, так і експертів, надаючи легкі API поряд із глибокою конфігурацією. Ray Rllib виділяється для масштабних розгортань та розповсюдженого навчання RL.
Бібліотеки Python RL продовжують швидко розвиватися з частими оновленнями, що включають останні дослідження та вдосконалення алгоритмічних наук. Ця постійна розробка забезпечує, щоб практикуючі мають доступ до передових інструментів для експериментів та розгортання в реальному світі в таких доменах, як ігор, робототехніка, фінанси та автономний контроль.
Підводячи підсумок, ландшафт бібліотеки Python RL багатий і різноманітний, починаючи від модульних інструментів низького рівня для дослідників алгоритму (наприклад, TF-AGENTS, Pytorch RL) до рамок високого рівня, орієнтованих на простоту використання та масштабності (наприклад, стабільні базовики3, ray rllib, тренер). Вибір правильної бібліотеки залежить від таких факторів, як переважний глибокий навчання, масштаб завдань RL, бажана підтримка алгоритму та необхідний рівень налаштування. Ці бібліотеки колективно розширюють широкий спектр досліджень та додатків для підкріплення.
Цей всеосяжний огляд охоплює основні та широко використовувані бібліотеки Python для навчання підкріплення разом із їх функціями, алгоритмами та типовими випадками використання, що забезпечує міцну основу для всіх, хто зацікавлений у застосуванні методів RL.