Python könyvtárak a tanulás megerősítéséhez

1. KerasRL:
- Leírás: A KerasRL egy mélyen megerősített tanulási könyvtár, amely a Keras mély tanulási könyvtárára épül. Magas szintű API-kat biztosít a tanulási modellek megerősítéséhez és képzéséhez. A KerasRL olyan népszerű algoritmusok implementációit tartalmazza, mint a Deep Q-Networks (DQN) és az Actor-Critic módszerek[1][3].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-módszerek: A megvalósított algoritmusok közé tartozik a DQN, DDPG, CDQN, CEM és Deep SARSA.
- Könnyen indítható: A kód jól kommentált és könnyen olvasható, így könnyen érthető és módosítható.
- Könnyen csatlakoztatható saját környezete: Nem ismeri az OpenAI Gym-et, ezért más környezetekhez módosításokra van szükség.
- Könnyen módosíthatók az ügynökök: Nagyon egyszerű új ügynökök hozzáadása.
- Közösség és frissítések: Nincs aktívan karbantartva.
- Tensorboard támogatás: Nincs implementálva.
- Egyéb jellemzők: Tartalmaz egy vektorizált környezeti rendszert[4].

2. RL_Coach:
- Leírás: Az RL_Coach egy Python RL keretrendszer, amelyet az Intel AI Lab fejlesztett ki. Számos legkorszerűbb algoritmust tartalmaz, és könnyen használható API-kat tesz közzé az új RL-algoritmusokkal való kísérletezéshez. Az összetevők moduláris felépítésűek, így a meglévő alkatrészek egyszerűen bővíthetők és újrafelhasználhatók[1].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-algoritmusok megvalósítva: Algoritmusok széles skáláját tartalmazza, mint például a színészkritikus, az ACER, a viselkedési klónozás és még sok más.
- Hivatalos dokumentáció és oktatóanyagok: Teljes dokumentáció és értékes oktatóanyagok állnak rendelkezésre.
- Olvasható kód: A kód nyílt forráskódú, de nem tartalmaz megjegyzéseket, így a testreszabás kihívást jelent.
- Támogatott környezetek száma: Nincs megadva.
- Napló- és nyomkövető eszközök: Nincs megadva.
- Vektorizált környezet: Nincs megadva.
- Rendszeres frissítések: Nincs megadva[1].

3. Tensorforce:
- Leírás: A Tensorforce egy TensorFlow-n alapuló, mélyen megerősített tanulási keretrendszer. Az RL algoritmusok egyik legjobb megvalósítását tartalmazza[4].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-módszerek: Nincs megadva.
- Jó dokumentáció és oktatóanyagok: Nincs megadva.
- Saját környezetben működik: Nincs megadva.
- Olvasható kód: Nincs megadva.
- Rendszeres frissítések és aktív közösség: Nincs megadva.
- Tensorboard támogatás: Nincs megadva.
- Egyéb jellemzők: Nincs megadva[4].

4. Pyqlearning:
- Leírás: A Pyqlearning egy Python-könyvtár a megerősítési tanulás és a mélyreható tanulás megvalósítására, különösen a Q-Learning, a Deep Q-Network és a Multi-agent Deep Q-Network számára. Optimalizálható olyan lágyítási modellekkel, mint a szimulált lágyítás, az adaptív szimulált lágyítás és a Quantum Monte Carlo módszer[2].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-módszerek: Nincs megadva.
- Hivatalos dokumentáció és oktatóanyagok: Nincs megadva.
- Olvasható kód: Nincs megadva.
- Támogatott környezetek száma: Nincs megadva.
- Napló- és nyomkövető eszközök: Nincs megadva.
- Vektorizált környezet: Nincs megadva.
- Rendszeres frissítések: Nincs megadva[2].

5. Stabil alapvonalak:
- Leírás: A Stable Baseline egy hatékony könyvtár, amely a Pythonban a legmodernebb megerősítő tanulási algoritmusok gyűjteményét kínálja. Az OpenAI Gym könyvtárra épül, és egy egyszerű és könnyen használható API-t biztosít a megerősítő tanulási ágensek képzéséhez és értékeléséhez[3].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-módszerek: Olyan népszerű algoritmusok megvalósítását tartalmazza, mint az A2C, TRPO és PPO.
- Jó dokumentáció és oktatóanyagok: Nincs megadva.
- Saját környezetben működik: Nincs megadva.
- Olvasható kód: Nincs megadva.
- Rendszeres frissítések és aktív közösség: Nincs megadva.
- Tensorboard támogatás: Nincs megadva.
- Egyéb jellemzők: Nincs megadva[3].

6. RLlib sugár:
- Leírás: A Ray RLlib egy megerősítő tanulási könyvtár, amely a Ray elosztott számítási keretrendszerre épül. Átfogó API-készletet biztosít a megerősítő tanulási modellek felépítéséhez és képzéséhez, beleértve az elosztott képzés és a hiperparaméter-hangolás támogatását[3].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-módszerek: Olyan népszerű algoritmusok megvalósítását tartalmazza, mint a DQN, A3C és IMPALA.
- Jó dokumentáció és oktatóanyagok: Nincs megadva.
- Saját környezetben működik: Nincs megadva.
- Olvasható kód: Nincs megadva.
- Rendszeres frissítések és aktív közösség: Nincs megadva.
- Tensorboard támogatás: Nincs megadva.
- Egyéb jellemzők: Nincs megadva[3].

7. Dopamin:
- Leírás: A dopamin a Google által fejlesztett megerősítő tanulási könyvtár. Úgy tervezték, hogy rugalmas és könnyen használható keretrendszert biztosítson a megerősítő tanulási ügynökök építéséhez és képzéséhez. A dopamin olyan népszerű algoritmusokat tartalmaz, mint a DQN és a C51, valamint eszközöket a megerősítő tanulási kísérletek megjelenítéséhez és elemzéséhez[3].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-módszerek: A népszerű algoritmusok megvalósításait tartalmazza.
- Jó dokumentáció és oktatóanyagok: Nincs megadva.
- Saját környezetben működik: Nincs megadva.
- Olvasható kód: Nincs megadva.
- Rendszeres frissítések és aktív közösség: Nincs megadva.
- Tensorboard támogatás: Nincs megadva.
- Egyéb jellemzők: Nincs megadva[3].

8. RLkit:
- Leírás: Az RLkit egy megerősítő tanulási könyvtár, amelyet a Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) laboratórium fejlesztett ki. A PyTorch tetejére épül, és magas szintű API-kat biztosít a tanulási modellek megerősítéséhez és képzéséhez. Az RLkit olyan népszerű algoritmusokat tartalmaz, mint a DDPG és SAC, valamint eszközöket az eredmények megjelenítéséhez és elemzéséhez[3].
- Kritériumok:
- A legkorszerűbb RL-módszerek: A népszerű algoritmusok megvalósításait tartalmazza.
- Jó dokumentáció és oktatóanyagok: Nincs megadva.
- Saját környezetben működik: Nincs megadva.
- Olvasható kód: Nincs megadva.
- Rendszeres frissítések és aktív közösség: Nincs megadva.
- Tensorboard támogatás: Nincs megadva.
- Egyéb jellemzők: Nincs megadva[3].

Minden könyvtárnak megvannak a maga erősségei és gyengeségei, és a használni kívánt könyvtár kiválasztása a projekt konkrét követelményeitől függ. Például, ha olyan könyvtárra van szüksége, amely számos implementált algoritmust tartalmaz, az RL_Coach jó választás lehet. Ha inkább egy TensorFlow-ra épített könyvtárat szeretne, a Tensorforce megfelelő lehet. Egy egyszerű és könnyen használható API-val rendelkező könyvtár esetén a stabil alapvonalak lehet a legjobb megoldás[1][3][4].