Thư viện Python dành cho học tăng cường

1. KerasRL:
- Mô tả: KerasRL là thư viện học tăng cường sâu được xây dựng dựa trên thư viện học sâu Keras. Nó cung cấp một bộ API cấp cao để xây dựng và đào tạo các mô hình học tăng cường. KerasRL bao gồm việc triển khai các thuật toán phổ biến như Deep Q-Networks (DQN) và các phương pháp Actor-Critic[1][3].
- Tiêu chuẩn:
- Các phương pháp RL hiện đại: Các thuật toán được triển khai bao gồm DQN, DDPG, CDQN, CEM và Deep SARSA.
- Dễ bắt đầu: Mã được nhận xét tốt và dễ đọc, giúp bạn dễ hiểu và sửa đổi.
- Dễ dàng kết nối môi trường của riêng bạn: Không liên quan đến OpenAI Gym, vì vậy cần phải sửa đổi cho các môi trường khác.
- Dễ dàng sửa đổi các tác nhân: Rất dễ dàng để thêm các tác nhân mới.
- Cộng đồng và cập nhật: Không được duy trì tích cực.
- Hỗ trợ bảng điều khiển: Chưa được triển khai.
- Các tính năng khác: Bao gồm hệ thống môi trường được vector hóa[4].

2. RL_Huấn luyện viên:
- Mô tả: RL_Coach là khung Python RL được phát triển bởi Intel AI Lab. Nó chứa nhiều thuật toán tiên tiến và cung cấp các API dễ sử dụng để thử nghiệm các thuật toán RL mới. Các thành phần có tính mô-đun, giúp dễ dàng mở rộng và tái sử dụng các thành phần hiện có[1].
- Tiêu chuẩn:
- Đã triển khai các thuật toán RL hiện đại: Bao gồm nhiều loại thuật toán như Diễn viên-phê bình, ACER, Nhân bản hành vi, v.v.
- Tài liệu và hướng dẫn chính thức: Có sẵn tài liệu đầy đủ và hướng dẫn có giá trị.
- Mã có thể đọc được: Mã là nguồn mở nhưng thiếu chú thích, khiến việc tùy chỉnh trở nên khó khăn.
- Số lượng môi trường được hỗ trợ: Không được chỉ định.
- Công cụ ghi nhật ký và theo dõi: Không xác định.
- Môi trường được vector hóa: Không được chỉ định.
- Cập nhật thường xuyên: Không xác định[1].

3. Lực kéo:
- Mô tả: Tensorforce là một khung học tập tăng cường sâu dựa trên TensorFlow. Nó bao gồm một trong những triển khai tốt nhất của thuật toán RL [4].
- Tiêu chuẩn:
- Các phương pháp RL hiện đại: Không được chỉ định.
- Tài liệu và hướng dẫn hay: Không xác định.
- Hoạt động trong môi trường của riêng bạn: Không được chỉ định.
- Mã dễ đọc: Không xác định.
- Cập nhật thường xuyên và cộng đồng tích cực: Không xác định.
- Hỗ trợ bảng điều khiển: Không được chỉ định.
- Các tính năng khác: Không được chỉ định[4].

4. Pyqlearning:
- Mô tả: Pyqlearning là thư viện Python để triển khai Học tăng cường và Học tăng cường sâu, đặc biệt dành cho Q-Learning, Deep Q-Network và Deep Q-Network đa tác nhân. Nó có thể được tối ưu hóa bằng các mô hình luyện kim như luyện kim mô phỏng, luyện kim mô phỏng thích ứng và phương pháp lượng tử Monte Carlo [2].
- Tiêu chuẩn:
- Các phương pháp RL hiện đại: Không được chỉ định.
- Tài liệu và hướng dẫn chính thức: Không được chỉ định.
- Mã đọc được: Không xác định.
- Số lượng môi trường được hỗ trợ: Không được chỉ định.
- Công cụ ghi nhật ký và theo dõi: Không xác định.
- Môi trường được vector hóa: Không được chỉ định.
- Cập nhật thường xuyên: Không xác định[2].

5. Đường cơ sở ổn định:
- Mô tả: Stable Baselines là một thư viện mạnh mẽ cung cấp một tập hợp các thuật toán học tăng cường tiên tiến nhất trong Python. Nó được xây dựng dựa trên thư viện OpenAI Gym và cung cấp API đơn giản và dễ sử dụng để đào tạo và đánh giá các tác nhân học tập tăng cường[3].
- Tiêu chuẩn:
- Các phương pháp RL hiện đại: Bao gồm việc triển khai các thuật toán phổ biến như A2C, TRPO và PPO.
- Tài liệu và hướng dẫn hay: Không xác định.
- Hoạt động trong môi trường của riêng bạn: Không được chỉ định.
- Mã dễ đọc: Không xác định.
- Cập nhật thường xuyên và cộng đồng tích cực: Không xác định.
- Hỗ trợ bảng điều khiển: Không được chỉ định.
- Tính năng khác: Chưa xác định[3].

6. Ray RLlib:
- Mô tả: Ray RLlib là một thư viện học tập tăng cường được xây dựng dựa trên khung điện toán phân tán Ray. Nó cung cấp một bộ API toàn diện để xây dựng và đào tạo các mô hình học tăng cường, bao gồm hỗ trợ đào tạo phân tán và điều chỉnh siêu tham số [3].
- Tiêu chuẩn:
- Các phương pháp RL hiện đại: Bao gồm việc triển khai các thuật toán phổ biến như DQN, A3C và IMPALA.
- Tài liệu và hướng dẫn hay: Không xác định.
- Hoạt động trong môi trường của riêng bạn: Không được chỉ định.
- Mã dễ đọc: Không xác định.
- Cập nhật thường xuyên và cộng đồng tích cực: Không xác định.
- Hỗ trợ bảng điều khiển: Không được chỉ định.
- Tính năng khác: Chưa xác định[3].

7. Dopamine:
- Mô tả: Dopamine là thư viện học tăng cường được phát triển bởi Google. Nó được thiết kế để cung cấp một khuôn khổ linh hoạt và dễ sử dụng để xây dựng và đào tạo các tác nhân học tăng cường. Dopamine bao gồm việc triển khai các thuật toán phổ biến như DQN và C51, cũng như các công cụ để trực quan hóa và phân tích các thí nghiệm học tăng cường của bạn[3].
- Tiêu chuẩn:
- Các phương pháp RL hiện đại: Bao gồm việc triển khai các thuật toán phổ biến.
- Tài liệu và hướng dẫn hay: Không xác định.
- Hoạt động trong môi trường của riêng bạn: Không được chỉ định.
- Mã dễ đọc: Không xác định.
- Cập nhật thường xuyên và cộng đồng tích cực: Không xác định.
- Hỗ trợ bảng điều khiển: Không được chỉ định.
- Các tính năng khác: Không được chỉ định[3].

8. RLkit:
- Mô tả: RLkit là thư viện học tăng cường được phát triển bởi Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Berkeley (BAIR). Nó được xây dựng dựa trên PyTorch và cung cấp một bộ API cấp cao để xây dựng và đào tạo các mô hình học tập tăng cường. RLkit bao gồm việc triển khai các thuật toán phổ biến như DDPG và SAC, cũng như các công cụ để trực quan hóa và phân tích kết quả của bạn[3].
- Tiêu chuẩn:
- Các phương pháp RL hiện đại: Bao gồm việc triển khai các thuật toán phổ biến.
- Tài liệu và hướng dẫn hay: Không xác định.
- Hoạt động trong môi trường của riêng bạn: Không được chỉ định.
- Mã dễ đọc: Không xác định.
- Cập nhật thường xuyên và cộng đồng tích cực: Không xác định.
- Hỗ trợ bảng điều khiển: Không được chỉ định.
- Các tính năng khác: Không được chỉ định[3].

Mỗi thư viện đều có điểm mạnh và điểm yếu và việc lựa chọn sử dụng thư viện nào tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án của bạn. Ví dụ: nếu bạn cần một thư viện có nhiều thuật toán được triển khai, RL_Coach có thể là một lựa chọn tốt. Nếu bạn thích một thư viện được xây dựng dựa trên TensorFlow, Tensorforce có thể phù hợp. Đối với thư viện có API đơn giản và dễ sử dụng, Đường cơ sở ổn định có thể là lựa chọn tốt nhất[1] [3] [4].