Pythoni raamatukogud tugevdamise õppimiseks

1. KerasRL:
- Kirjeldus: KerasRL on sügavalt tugevdav õppeteek, mis on ehitatud Kerase süvaõppe teegile. See pakub komplekti kõrgetasemelisi API-sid tugevdavate õppemudelite loomiseks ja koolitamiseks. KerasRL sisaldab populaarsete algoritmide, nagu Deep Q-Networks (DQN) ja Actor-Critic meetodite rakendamist[1][3].
- Kriteeriumid:
- Tehnoloogilise tasemega RL-meetodid: rakendatud algoritmide hulka kuuluvad DQN, DDPG, CDQN, CEM ja Deep SARSA.
- Lihtne alustada: kood on hästi kommenteeritav ja kergesti loetav, mistõttu on seda lihtne mõista ja muuta.
- Lihtne oma keskkonda ühendada: pole OpenAI Gymi suhtes agnostiline, seega on muude keskkondade jaoks vaja muudatusi.
- Agente on lihtne muuta: uusi agente on väga lihtne lisada.
- Kogukond ja värskendused: ei hooldata aktiivselt.
- Tensorboardi tugi: pole rakendatud.
- Muud funktsioonid: sisaldab vektoriseeritud keskkonnasüsteemi[4].

2. RL_Coach:
- Kirjeldus: RL_Coach on Pythoni RL-i raamistik, mille on välja töötanud Intel AI Lab. See sisaldab palju tipptasemel algoritme ja pakub hõlpsasti kasutatavaid API-sid uute RL-algoritmidega katsetamiseks. Komponendid on modulaarsed, mis muudab olemasolevate komponentide laiendamise ja taaskasutamise lihtsaks[1].
- Kriteeriumid:
- Rakendatud tipptasemel RL-algoritmid: sisaldab laia valikut algoritme, nagu näitleja-kriitik, ACER, käitumuslik kloonimine ja palju muud.
- Ametlik dokumentatsioon ja õpetused: saadaval on täielik dokumentatsioon ja väärtuslikud õpetused.
- Loetav kood: kood on avatud lähtekoodiga, kuid sellel puuduvad kommentaarid, mis muudab kohandamise keeruliseks.
- Toetatud keskkondade arv: pole täpsustatud.
- Logistamis- ja jälgimistööriistad: pole täpsustatud.
- Vektoriseeritud keskkond: pole täpsustatud.
- Regulaarsed värskendused: pole täpsustatud[1].

3. Tensorforce:
- Kirjeldus: Tensorforce on TensorFlow'l põhinev sügava tugevdamise õpperaamistik. See sisaldab üht parimat RL-algoritmide teostust[4].
- Kriteeriumid:
- Tehnikatasemel RL-meetodid: pole täpsustatud.
- Hea dokumentatsioon ja õpetused: pole täpsustatud.
- Töötab teie enda keskkonnas: pole täpsustatud.
- Loetav kood: pole täpsustatud.
- Regulaarsed värskendused ja aktiivne kogukond: pole täpsustatud.
- Tensorboardi tugi: pole täpsustatud.
- Muud funktsioonid: pole täpsustatud[4].

4. Pyqlearning:
- Kirjeldus: Pyqlearning on Pythoni teek tugevdamisõppe ja sügava tugevdamise õppe rakendamiseks, eriti Q-õppe, sügava Q-võrgu ja mitme agendi sügava Q-võrgu jaoks. Seda saab optimeerida lõõmutamismudelite abil, nagu simuleeritud lõõmutamine, adaptiivne simuleeritud lõõmutamine ja Quantum Monte Carlo meetod[2].
- Kriteeriumid:
- Tehnikatasemel RL-meetodid: pole täpsustatud.
- Ametlik dokumentatsioon ja õpetused: pole täpsustatud.
- Loetav kood: pole täpsustatud.
- Toetatud keskkondade arv: pole täpsustatud.
- Logistamis- ja jälgimistööriistad: pole täpsustatud.
- Vektoriseeritud keskkond: pole täpsustatud.
- Regulaarsed värskendused: pole täpsustatud[2].

5. Stabiilsed lähtejooned:
- Kirjeldus: stabiilsed alusjooned on võimas teek, mis pakub Pythonis tipptasemel tugevdamise õppealgoritme. See on üles ehitatud OpenAI Gym teegile ning pakub lihtsat ja hõlpsasti kasutatavat API-d tugevdavate õppeagentide koolitamiseks ja hindamiseks[3].
- Kriteeriumid:
- Tehnoloogilise tasemega RL-meetodid: hõlmab populaarsete algoritmide, nagu A2C, TRPO ja PPO, rakendusi.
- Hea dokumentatsioon ja õpetused: pole täpsustatud.
- Töötab teie enda keskkonnas: pole täpsustatud.
- Loetav kood: pole täpsustatud.
- Regulaarsed värskendused ja aktiivne kogukond: pole täpsustatud.
- Tensorboardi tugi: pole täpsustatud.
- Muud funktsioonid: pole täpsustatud[3].

6. Ray RLlib:
- Kirjeldus: Ray RLlib on tugevdav õppeteek, mis on ehitatud Ray hajutatud andmetöötlusraamistikule. See pakub terviklikku API-liideste komplekti tugevdavate õppemudelite loomiseks ja väljaõppeks, sealhulgas hajutatud koolituse ja hüperparameetrite häälestamise tuge[3].
- Kriteeriumid:
- Tasaaegsed RL-meetodid: hõlmab populaarsete algoritmide, nagu DQN, A3C ja IMPALA, rakendusi.
- Hea dokumentatsioon ja õpetused: pole täpsustatud.
- Töötab teie enda keskkonnas: pole täpsustatud.
- Loetav kood: pole täpsustatud.
- Regulaarsed värskendused ja aktiivne kogukond: pole täpsustatud.
- Tensorboardi tugi: pole täpsustatud.
- Muud funktsioonid: pole täpsustatud[3].

7. dopamiin:
- Kirjeldus: dopamiin on Google'i välja töötatud õppeteek. See on loodud pakkuma paindlikku ja hõlpsasti kasutatavat raamistikku tugevdavate õppeagentide loomiseks ja koolitamiseks. Dopamiin sisaldab populaarsete algoritmide, nagu DQN ja C51, rakendusi, samuti tööriistu tugevdamisõppe katsete visualiseerimiseks ja analüüsimiseks[3].
- Kriteeriumid:
- Tasaaegsed RL-meetodid: hõlmab populaarsete algoritmide rakendusi.
- Hea dokumentatsioon ja õpetused: pole täpsustatud.
- Töötab teie enda keskkonnas: pole täpsustatud.
- Loetav kood: pole täpsustatud.
- Regulaarsed värskendused ja aktiivne kogukond: pole täpsustatud.
- Tensorboardi tugi: pole täpsustatud.
- Muud funktsioonid: pole täpsustatud[3].

8. RLkit:
- Kirjeldus: RLkit on Berkeley tehisintellekti uuringute (BAIR) labori poolt välja töötatud armeerimisõppe raamatukogu. See on üles ehitatud PyTorchile ja pakub komplekti kõrgetasemelisi API-sid tugevdavate õppemudelite loomiseks ja koolitamiseks. RLkit sisaldab populaarsete algoritmide, nagu DDPG ja SAC, rakendusi, samuti tööriistu tulemuste visualiseerimiseks ja analüüsimiseks[3].
- Kriteeriumid:
- Tasaaegsed RL-meetodid: hõlmab populaarsete algoritmide rakendusi.
- Hea dokumentatsioon ja õpetused: pole täpsustatud.
- Töötab teie enda keskkonnas: pole täpsustatud.
- Loetav kood: pole täpsustatud.
- Regulaarsed värskendused ja aktiivne kogukond: pole täpsustatud.
- Tensorboardi tugi: pole täpsustatud.
- Muud omadused: pole täpsustatud[3].

Igal raamatukogul on oma tugevad ja nõrgad küljed ning valik, millist neist kasutada, sõltub teie projekti konkreetsetest nõuetest. Näiteks kui vajate teeki, millel on lai valik rakendatud algoritme, võib RL_Coach olla hea valik. Kui eelistate TensorFlow peale ehitatud teeki, võiks sobida Tensorforce. Lihtsa ja hõlpsasti kasutatava API-ga teegi jaoks võivad stabiilsed baasjooned olla parim valik[1][3][4].