Python pakub rikkalikku raamatukogude ökosüsteemi, mis on spetsiaalselt loodud tugevdusõppeks (RL), toitlustades mitmesuguseid kasutajaid alates algajatest kuni arenenud teadlasteni. Need raamatukogud pakuvad RL-algoritmide väljatöötamiseks, koolitamiseks ja testimiseks tööriistu, raamistikke ja keskkondi, toetades nii alusõppe kui ka reaalmaailma rakendusi.
Tensorflow agendid (TF-Agents) on Tensorflowile ehitatud mitmekülgne ja moodullik raamatukogu, mis võimaldab teadlastel ja arendajatel ehitada RL-agente ja paindlikkusega keskkonda. See toetab mitmeid populaarseid RL-algoritme, näiteks Deep Q-võrk (DQN), proksimaalne poliitika optimeerimine (PPO) ja sügav deterministlik poliitika gradient (DDPG). Tensorflow arvutuslike graafikute ja automaatse diferentseerimise võimendamine võimaldab RL -lahenduste tõhusat katsetamist ja juurutamist tensorflow ökosüsteemis.
OpenAi jõusaal on üks RL -eksperimenteerimiseks kõige põhilisemaid raamatukogusid. See pakub standardiseeritud API -d ja põhjalikku võrdluskeskkondade komplekti, sealhulgas klassikalised juhtimisprobleemid, Atari mängud ja robootika simulatsioonid. Spordisaal ise keskendub keskkondadele ega rakenda RL -algoritme, kuid see on oluline platvorm algoritmide testimiseks ja võrdlemiseks, pakkudes järjepidevat keskkonnaliidest.
Stabiilne lähtejooks3 tugineb OpenAi spordisaalile, pakkudes tipptasemel RL-i algoritmide kvaliteetseid rakendusi. See toetab laialdaselt kasutatavaid meetodeid nagu PPO, DQN ja pehme näitlejakriitiline (SAC). See raamatukogu pakub kasutatavuse eeliseid, näiteks järjepidevat API-d koolitamiseks ja hindamiseks, sisseehitatud tugi mudeli säästmiseks, logimiseks ja hüperparameetri häälestamiseks. Seda hooldatakse aktiivselt ja integreerub Pytorchiga, võimaldades kasutajatel närvivõrgu arhitektuure kohandada.
Ray RLLIB on skaleeritav RL -teek Ray hajutatud arvutusraamistikus. See on mõeldud RL-agentide koolitamiseks suuremahulistel andmekogumitel ja hajutatud keskkondades. RLLIB toetab mitmesuguseid algoritme, sealhulgas asünkroonset eelist näitlejakriitilist (A3C), PPO ja DQN. Selle peamine funktsioon on hajutatud koolitus, mis võimaldab treenida mitme sõlme või masina vahel, suurendades ettevõtte tasandi või uurimisklassi projektide mastaapsust.
KERAS-RL integreerib Kerase kõrgetasemelise lihtsuse RL-algoritmidega. See on kasutajasõbralik neile, kes tunnevad sügavat õppimist kerades ja toetab selliseid algoritme nagu DQN, DDPG ja A3C. Kasutajad saavad oma RL -ülesannete jaoks hõlpsalt närvivõrke kohandada. See kasutusmugavus muudab KERAS-RL sobivaks praktikutele, kes soovivad RL-ga katsetada ilma ulatusliku algoritmilise keerukuseta.
Pytorch RL keskendub Pytorchi dünaamiliste arvutusgraafiku võimaluste võimendamisele RL -i arendamiseks. Sellele on kasu Pytorchi paindlikkusest ja ulatuslikust kogukonna toetusest, muutes selle populaarseks teadlaste ja arendajate seas, kes eelistavad Pytorchi oma sügava õppe raamistikuna. See teek pakub rikkalikku RL -algoritmide komplekti ja üksikasjalikku dokumentatsiooni õppematerjalidega õppimise hõlbustamiseks.
Inteli AI Labi välja töötatud treener on põhjalik RL -raamistik, mis on loodud nii algajatele kui ka edasijõudnutele. Sellel on modulaarne arhitektuur ja see sisaldab arvukate RL -algoritmide, näiteks DQN, A3C, usalduspiirkonna poliitika optimeerimise (TRPO) ja paljude teiste rakendusi. Treener pakub hõlpsasti jälgitavaid õpetusi ja näiteid, toetades tipptasemel RL-uuringute praktilist õppimist ja praktilist rakendust.
Pyqlearning on Pythoni pakett, mis on spetsialiseerunud tugevdamisele ja sügavale tugevdusõppele, keskendudes eriti Q-õppimise meetodite perekonnale. See sobib hariduseks ja katsetamiseks, pakkudes samm-sammult lähenemist RL-mudelite, sealhulgas Epsilon-Greedy Q-õppimise, Boltzmanni Q-õppe, sügavate Q-võrgu ja muude alusmeetodite loomiseks. Selle dokumentatsioon on juhend, muutes selle õppijatele kasulikuks.
Chainerrl on üles ehitatud Chaineri sügava õppe raamistikule. See on hõlpsasti kasutatav RL-pakett, kus on hea õppematerjalide ja täiendavate visualiseerimisvahendite kaudu Chainerrl-Visualizer, mis aitab analüüsida ja siluda agendi käitumist. Pakett toetab mitmesuguseid RL -i algoritme ja sobib neile, kes on oma sügava õppe raamistikuks investeeritud.
Gümnaasium on OpenAi spordisaali areng, pakkudes RL -keskkondade jaoks kaasaegset ja aktiivselt hooldatud liidest. See pakub standardiseeritud API -sid ja laias valikus keskkondi RL -agentide koolitamiseks. Gümnaasiumi kasutavad paljude teiste RL -i raamatukogude poolt laialdaselt baaspakendina selle tervikliku keskkonna ökosüsteemi tõttu.
Pytorchi ametlik RL-teek (Pytorch/RL) pakub modulaarseid ja primitiivseid esimesi struktuure RL-algoritmide arendamiseks. See toetab edasijõudnute kasutamise juhtumeid nagu tugevdusõpe inimese tagasiside (RLHF) ja tööriistade poolt väljaõppega. Selle tihe integreerimine Pytorchiga võimaldab paindlikkust ja kiiret prototüüpimist.
Tensorforce on veel üks RL-teek, mis on keskendunud paindlike ja hõlpsasti mõistetavate rakenduste pakkumisele. See rõhutab selgust ja reprodutseeritavust, toetades mitmeid RL -algoritme ja keskkondi. Tensorforce võib olla alus nii teadusuuringute kui ka tootmisstaseme rakenduste jaoks.
Rlberry on loodud RL -i arengu lihtsustamiseks, automatiseerides koolituse ja hindamise standardseid etappe, võimaldades arendajatel rohkem aega keskenduda disainile ja katsetele. See toetab tasakaalu kasutusmugavuse ja konfigureeritavuse vahel.
RL-raamatukogu valimist mõjutavad mitmed tegurid, sealhulgas kaasaegsete algoritmide arv, dokumentatsiooni ja õpetuste kvaliteet ja terviklikkus, toetatud keskkond, logimis- ja jälgimisvõimalused, vektoriseeritud või paralleelne keskkond kiiremaks koolituseks ning värskenduste sagedus, et hoida samplit RL-i uuringute edusammudega.
Allpool on toodud üksikasjad algoritmide ja funktsioonide kohta, mida toetavad mõned silmapaistvad RL -teegid:
- Tensorflow ained toetavad selliseid algoritme nagu DQN, PPO ja DDPG koos modulaarse disainiga, mis sobib ideaalselt tensorflow kasutajatele.
- Stabiilne alusliin3 pakub laia valikut, sealhulgas PPO, DQN, A2C, SAC, TD3, millel on tugev Pytorchi integreerimine.
- Ray RLLIB sisaldab A3C, PPO, DQN skaleeritavaid rakendusi ja toetab hajutatud koolitust.
-Treener toetab näitlejakriitilist, acerit, käitumusliku kloonimist, alglaadimist DQN, kategoorilise DQN, kärbitud PPO, DDPG, Double DQN, DQN, DQN, N-STEP Q Õppimine, närviperioodiline kontroll, proksimaalne poliitika optimeerimine, Rainbow DQN, pehme näitlejakriitiline, TD3.
- Keras-RL keskendub DQN-ile, DDPG-le ja A3C-le, pakkudes Kerase raamistiku rakendamisel lihtsust.
- Pyqlearingi keskpunktid Q-õpivate variantidele, sealhulgas Epsilon ahne ja Boltzmanni poliitikate ning sügavate tugevdusmeetodite kohta.
- Chainerrl ja Chainerrl-Visualizer hõlbustavad agentide koolitamist ja silumist mitme populaarse RL algoritmiga.
Paljud neist raamatukogudest pakuvad integreerimist ka populaarsete logimis- ja seirevahenditega nagu Tensorboard ja Neptuun, võimaldades praktikutel katseid jälgida ja agendi jõudlust tõhusalt analüüsida. Lisaks kiirendavad vektoriseeritud keskkonnad või mitme töötlemise funktsioonid sellistes raamatukogudes nagu stabiilsed lähtejooned3 ja rllib treenimist märkimisväärselt, käivitades paralleelselt mitut simulatsiooni.
Kasutatavuse osas on OpenAi spordisaali ja gümnaasiumi osas RL -i algoritme ise pakkuda, kuna nende mitmekesised ja laialt kasutatavad keskkonnad, mis muudavad nad paljude RL -projektide ühiseks aluseks. Raamatukogud nagu stabiilne alusliin3 ja Coach vastavad nii algajatele kui ka ekspertidele, pakkudes sügavat konfigureeritavust hõlpsalt API -sid. Ray RLLIB paistab silma suuremahuliste juurutuste ja levitatud RL-koolituse osas.
Python RL -i teegid arenevad kiiresti, sagedasi värskendusi, mis hõlmavad uusimaid uuringuid ja algoritmilisi parandusi. See pidev areng tagab, et praktikutel on juurdepääs tipptasemel tööriistadele eksperimenteerimiseks ja reaalse maailma juurutamiseks sellistes domeenides nagu mängud, robootika, rahandus ja autonoomne kontroll.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et Pythoni RL raamatukogu maastik on rikas ja mitmekesine, alates madala taseme moodul tööriistakomplektidest algoritmiuurijate jaoks (nt TF-agendid, Pytorch RL) kuni kõrgetasemelise raamistikuni, keskendudes kasutamisele ja skaleeritavusele (nt stabiilsed alusliinid3, ray rllib, treener). Õige raamatukogu valimine sõltub sellistest teguritest nagu eelistatud sügavõppe taustprogramm, RL -ülesannete ulatus, soovitud algoritmi tugi ja vajalik kohandamistase. Need raamatukogud annavad ühiselt laiale tugevdamisõppe uurimistööle ja rakendustele.
See põhjalik ülevaade hõlmab tugevdamise õppimiseks esmaseid ja laialt kasutatavaid Pythoni raamatukogusid koos nende funktsioonide, algoritmide ja tüüpiliste kasutusjuhtumitega, pakkudes kindla aluse kõigile, kes on huvitatud RL -tehnikate rakendamisest.