Бібліотеки Python для навчання з підкріпленням

1. KerasRL:
- Опис: KerasRL — це бібліотека глибокого навчання з посиленням, створена на основі бібліотеки глибокого навчання Keras. Він надає набір високорівневих API для створення та навчання моделей навчання з підкріпленням. KerasRL включає реалізацію популярних алгоритмів, таких як Deep Q-Networks (DQN) і методи Actor-Critic[1][3].
- Критерії:
- Сучасні методи RL: реалізовані алгоритми включають DQN, DDPG, CDQN, CEM і Deep SARSA.
- Легко почати: код добре прокоментований і його легко читати, тому його легко зрозуміти та змінити.
- Легко підключити власне середовище: не залежить від OpenAI Gym, тому для інших середовищ потрібні зміни.
- Легко змінювати агентів: дуже легко додавати нових агентів.
- Спільнота та оновлення: активно не підтримується.
- Підтримка Tensorboard: не реалізовано.
- Інші функції: включає систему векторизованого середовища[4].

2. RL_Coach:
- Опис: RL_Coach – це фреймворк Python RL, розроблений Intel AI Lab. Він містить багато найсучасніших алгоритмів і надає прості у використанні API для експериментів з новими алгоритмами RL. Компоненти є модульними, що дозволяє легко розширювати та повторно використовувати наявні компоненти[1].
- Критерії:
- Реалізовано найсучасніші алгоритми RL: включає широкий спектр алгоритмів, таких як Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning тощо.
- Офіційна документація та навчальні посібники: доступна повна документація та цінні навчальні посібники.
- Читабельний код: код із відкритим кодом, але без коментарів, що ускладнює налаштування.
- Кількість підтримуваних середовищ: не вказано.
- Інструменти реєстрації та відстеження: не вказано.
- Векторизоване середовище: не вказано.
- Регулярні оновлення: не вказано[1].

3. Tensorforce:
- Опис: Tensorforce – це структура глибокого навчання з посиленням на основі TensorFlow. Він містить одну з найкращих реалізацій алгоритмів RL[4].
- Критерії:
- Сучасні методи RL: не вказано.
- Хороша документація та навчальні посібники: не вказано.
- Працює у вашому власному середовищі: не вказано.
- Розбірливий код: не вказано.
- Регулярні оновлення та активна спільнота: не вказано.
- Підтримка Tensorboard: не вказано.
- Інші особливості: Не вказано[4].

4. Pyqlearning:
- Опис: Pyqlearning — це бібліотека Python для впровадження Reinforcement Learning і Deep Reinforcement Learning, особливо для Q-навчання, Deep Q-Network і Multi-agent Deep Q-Network. Його можна оптимізувати за допомогою моделей відпалу, таких як імітований відпал, адаптивний імітований відпал і квантовий метод Монте-Карло [2].
- Критерії:
- Сучасні методи RL: не вказано.
- Офіційна документація та навчальні посібники: не вказано.
- Читаємий код: не вказано.
- Кількість підтримуваних середовищ: не вказано.
- Інструменти реєстрації та відстеження: не вказано.
- Векторизоване середовище: не вказано.
- Регулярні оновлення: не вказано[2].

5. Стабільні базові лінії:
- Опис: Stable Baselines — це потужна бібліотека, яка пропонує колекцію найсучасніших алгоритмів навчання підкріплення в Python. Він побудований на основі бібліотеки OpenAI Gym і забезпечує простий і легкий у використанні API для навчання та оцінювання агентів навчання з підкріпленням [3].
- Критерії:
- Найсучасніші методи RL: включає реалізації популярних алгоритмів, таких як A2C, TRPO та PPO.
- Хороша документація та навчальні посібники: не вказано.
- Працює у вашому власному середовищі: не вказано.
- Розбірливий код: не вказано.
- Регулярні оновлення та активна спільнота: не вказано.
- Підтримка Tensorboard: не вказано.
- Інші особливості: Не вказано[3].

6. Ray RLlib:
- Опис: Ray RLlib – це навчальна бібліотека з посиленням, створена на основі розподіленої обчислювальної системи Ray. Він надає повний набір API для створення та навчання моделей навчання з підкріпленням, включаючи підтримку розподіленого навчання та налаштування гіперпараметрів[3].
- Критерії:
- Сучасні методи RL: включають реалізації популярних алгоритмів, таких як DQN, A3C і IMPALA.
- Хороша документація та навчальні посібники: не вказано.
- Працює у вашому власному середовищі: не вказано.
- Розбірливий код: не вказано.
- Регулярні оновлення та активна спільнота: не вказано.
- Підтримка Tensorboard: не вказано.
- Інші особливості: Не вказано[3].

7. Дофамін:
- Опис: Dopamine – це бібліотека для навчання з підкріпленням, розроблена Google. Він розроблений, щоб забезпечити гнучку та просту у використанні структуру для створення та навчання агентів навчання з підкріпленням. Dopamine включає в себе реалізацію популярних алгоритмів, таких як DQN і C51, а також інструменти для візуалізації та аналізу ваших експериментів з навчання з підкріпленням [3].
- Критерії:
- Сучасні методи RL: включає реалізації популярних алгоритмів.
- Хороша документація та навчальні посібники: не вказано.
- Працює у вашому власному середовищі: не вказано.
- Розбірливий код: не вказано.
- Регулярні оновлення та активна спільнота: не вказано.
- Підтримка Tensorboard: не вказано.
- Інші особливості: Не вказано[3].

8. RLkit:
- Опис: RLkit – це бібліотека для навчання з підкріпленням, розроблена Лабораторією досліджень штучного інтелекту в Берклі (BAIR). Він створений на основі PyTorch і надає набір високорівневих API для створення та навчання моделей навчання з підкріпленням. RLkit містить реалізації популярних алгоритмів, таких як DDPG і SAC, а також інструменти для візуалізації та аналізу ваших результатів[3].
- Критерії:
- Сучасні методи RL: включає реалізації популярних алгоритмів.
- Хороша документація та навчальні посібники: не вказано.
- Працює у вашому власному середовищі: не вказано.
- Розбірливий код: не вказано.
- Регулярні оновлення та активна спільнота: не вказано.
- Підтримка Tensorboard: не вказано.
- Інші особливості: Не вказано[3].

Кожна бібліотека має свої сильні та слабкі сторони, і вибір того, яку з них використовувати, залежить від конкретних вимог вашого проекту. Наприклад, якщо вам потрібна бібліотека з широким набором реалізованих алгоритмів, RL_Coach може бути хорошим вибором. Якщо ви віддаєте перевагу бібліотеці, створеній на основі TensorFlow, підійде Tensorforce. Для бібліотеки з простим і легким у використанні API стабільні базові лінії можуть бути найкращим варіантом[1][3][4].