A Python gazdag könyvtárak ökoszisztémáját kínálja, amelyet kifejezetten a megerősítés tanulására (RL) terveztek, és számos felhasználót kínálnak a kezdőktől kezdve a fejlett kutatókig. Ezek a könyvtárak eszközöket, kereteket és környezeteket biztosítanak az RL algoritmusok fejlesztéséhez, kiképzéséhez és teszteléséhez, támogatva mind az alapvető tanulási, mind a valós alkalmazásokat.
A TensorFlow Agents (TF-Agents) egy sokoldalú és moduláris könyvtár, amely a TensorFlow-ra épül, lehetővé téve a kutatóknak és a fejlesztőknek az RL-ágensek és környezetek rugalmassággal történő felépítését. Támogatja a több népszerű RL algoritmust, mint például a Deep Q-Network (DQN), a Proximal Policy Optimization (PPO) és a mély determinisztikus politikai gradiens (DDPG). A TensorFlow számítási grafikonjainak és automatikus differenciálódásának kihasználásával lehetővé teszi az RL megoldások hatékony kísérletezését és telepítését a tensorflow ökoszisztémában.
Az Openai Gym az egyik legfontosabb könyvtár az RL kísérletezéséhez. Ez egy szabványosított API -t és egy átfogó referencia -környezetet biztosít, ideértve a klasszikus kontrollproblémákat, az Atari játékokat és a robotika szimulációkat. Maga a tornaterem a környezetre összpontosít, és nem valósítja meg az RL algoritmusokat, de alapvető platformként szolgál az algoritmusok teszteléséhez és összehasonlításához egy következetes környezeti felület biztosításával.
A stabil alapvonalak3 az Openai tornateremre épül, azáltal, hogy a legmodernebb RL algoritmusok magas színvonalú megvalósítását kínálja. Támogatja a széles körben alkalmazott módszereket, mint például a PPO, a DQN és a lágy színészkritikus (SAC). Ez a könyvtár használhatósági előnyöket kínál, például egy következetes API-t képzéshez és értékeléshez, beépített támogatást nyújt a modellmegtakarításhoz, a naplózáshoz és a hiperparaméter-hangoláshoz. Aktívan karbantartják és integrálódnak a Pytorch -hoz, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy testreszabják a neurális hálózati architektúrákat.
A Ray Rllib egy skálázható RL könyvtár a Ray elosztott számítástechnikai keretben. Úgy tervezték, hogy az RL ügynökök képzéséhez nagyszabású adatkészleteken és elosztott környezetben. Az RLLIB számos algoritmust támogat, beleértve az aszinkron előnyök színész-kritikus (A3C), a PPO és a DQN. Legfontosabb jellemzője az elosztott edzés, amely lehetővé teszi több csomóponton vagy gépen történő edzést, javítva a vállalati szintű vagy kutatási szintű projektek méretezhetőségét.
A Keras-RL integrálja a KERA-k magas szintű egyszerűségét az RL algoritmusokkal. Felhasználóbarát azok számára, akik ismerik a mély tanulást a Kerasban, és támogatják az algoritmusokat, például a DQN, a DDPG és az A3C. A felhasználók könnyen testreszabhatják az ideghálózatokat az RL feladataikhoz. Ez a könnyű használat miatt a Keras-RL alkalmas a szakemberek számára, akik kiterjedt algoritmikus összetettség nélkül kísérleteznek az RL-vel.
A Pytorch RL a Pytorch dinamikus számítási gráf képességeinek kiaknázására összpontosít az RL fejlődéséhez. Előnye a Pytorch rugalmasságának és a széles körű közösségi támogatásnak, ez népszerűvé teszi a kutatók és a fejlesztők körében, akik a Pytorch -ot inkább a mély tanulási keretként részesítik előnyben. Ez a könyvtár gazdag RL algoritmusokat és részletes dokumentációkat kínál oktatóanyagokkal a tanulás megkönnyítése érdekében.
Az Intel AI Lab által kifejlesztett edző egy átfogó RL -keretrendszer, amely mind kezdőknek, mind haladó felhasználóknak tervezett. Moduláris architektúrával rendelkezik, és számos RL algoritmus, például a DQN, A3C, a Trust Region Policy Optimization (TRPO) és még sok más megvalósítását tartalmazza. A Coach könnyen követhető oktatóanyagokat és példákat nyújt, támogatja a gyakorlati tanulást és a legmodernebb RL kutatás gyakorlati alkalmazását.
A Pyqlearning egy Python-csomag, amely a megerősítésre és a mély megerősítés tanulására szakosodott, különös tekintettel a Q-Learning Methods családra. Az oktatáshoz és a kísérletezéshez alkalmas, lépésről lépésre biztosítva az RL modellek felépítését, ideértve az Epsilon-Greedy Q-Learning-t, a Boltzmann Q-Learning-t, a Deep Q-Networks-t és más alapvető technikákat. Dokumentációja oktató, így hasznossá teszi a tanulók számára.
A Chainerrl a Chainer Deep Learning keretrendszerre épül. Ez egy könnyen használható RL csomag, jó tanulási anyagokkal és kiegészítő megjelenítő eszközökkel a Chainerrl-Visualizer segítségével, amely elősegíti az ügynökök viselkedésének elemzését és hibakeresését. A csomag számos RL algoritmust támogat, és helyénvaló azok számára, akiket a Chainerbe fektetett be, mint mély tanulási keretük.
A gimnázium az Openai tornaterem evolúciója, amely modern és aktívan karbantartott felületet biztosít az RL környezetekhez. Szabványosított API -kat és számos környezetet kínál az RL -ügynökök képzéséhez. A gimnáziumot számos más RL könyvtár alapcsomagként használja át, az átfogó környezeti ökoszisztéma miatt.
A Pytorch hivatalos RL könyvtára (Pytorch/RL) moduláris és primitív első struktúrákat kínál az RL algoritmusok kidolgozásához. Támogatja a fejlett felhasználási eseteket, például a megerősítés tanulását az emberi visszacsatolással (RLHF) és a szerszámmal augmentált képzést. A Pytorch -szal való szoros integrációja lehetővé teszi a rugalmasságot és a gyors prototípus készítését.
A Tensorforce egy másik RL könyvtár, amely a rugalmas és könnyen érthető megvalósítások biztosítására összpontosít. Hangsúlyozza a tisztaságot és a reprodukálhatóságot, támogatva a több RL algoritmust és környezetet. A Tensorforce alapjául szolgálhat mind a kutatási, mind a termelési szintű alkalmazásokhoz.
A Rlberry célja az RL fejlesztésének egyszerűsítése azáltal, hogy automatizálja a képzés és az értékelés standard lépéseit, lehetővé téve a fejlesztőknek több időt arra, hogy a tervezésre és a kísérletre összpontosítsanak. Támogatja az egyensúlyt a felhasználás és a konfigurálhatóság között.
Számos tényező befolyásolja az RL könyvtár megválasztását, ideértve a bevezetett legmodernebb algoritmusok számát, a dokumentáció és az oktatóanyagok minőségét és átfogó képességét, a támogatott környezetet, a naplózási és nyomkövetési képességeket, a vektorizált vagy párhuzamos környezeteket a frissítések gyorsabb edzéséhez, valamint az RL kutatási előrelépéseivel.
Az alábbiakban bemutatjuk az algoritmusok és szolgáltatások részleteit, amelyeket néhány kiemelkedő RL könyvtár támogat:
- A TensorFlow Agents olyan algoritmusokat támogat, mint a DQN, PPO és DDPG, moduláris kialakítású, ideális a tensorflow felhasználók számára.
- A stabil alapvonalak3 széles választékot kínálnak, beleértve a PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 -at, erős Pytorch integrációval.
- A Ray Rllib tartalmazza az A3C, PPO, DQN méretezhető megvalósítását és támogatja az elosztott képzést.
-Az edző támogatja a színészkritikus, acer, viselkedési klónozást, bootstrapped DQN-t, kategorikus DQN-t, vágott PPO-t, DDPG-t, dupla DQN, párbaj DQN, N-Step Q tanulás, neurális epizódos kontroll, proximalis politikai optimalizálás, Rainbow DQN, lágy színészkritikus, TD3 és még sok más.
- A Keras-RL a DQN-re, a DDPG-re és az A3C-re összpontosít, egyszerűséget kínálva a KERAS keretrendszeri megvalósításában.
- Pyqlearning központok a Q-tanulási variánsokra, ideértve az Epsilon kapzsi és a Boltzmann politikákat, valamint a mély megerősítési módszereket.
- A Chainerrl és a Chainerrl-viisualizer megkönnyíti az ügynökök edzését és hibakeresését több népszerű RL algoritmussal.
Ezeknek a könyvtáraknak a része integrációt is biztosít a népszerű naplózási és megfigyelő eszközökkel, mint például a Tensorboard és a Neptune, lehetővé téve a gyakorlók számára a kísérletek nyomon követését és az ügynök teljesítményének hatékony elemzését. Ezenkívül a vektorizált környezetek vagy a többfeldolgozó funkciók olyan könyvtárakban, mint a stabil alapvonalak3 és az RLLib, jelentősen felgyorsítják az edzést, többszörös szimulációk párhuzamos futtatásával.
A használhatóság szempontjából az Openai tornaterem és a gimnázium, bár nem kínálnak magukat az RL algoritmusokat, elengedhetetlenek a változatos és széles körben alkalmazott környezetük miatt, és sok RL projektben közös alapot jelentenek. Az olyan könyvtárak, mint a stabil alapvonalak3, és az edző mind kezdőknek, Ray Rllib kiemelkedik a nagyszabású telepítések és az elosztott RL képzés miatt.
A Python RL könyvtárak továbbra is gyorsan fejlődnek, a gyakori frissítésekkel, amelyek magukban foglalják a legújabb kutatásokat és az algoritmikus fejlesztéseket. Ez a folyamatban lévő fejlesztés biztosítja, hogy a szakemberek hozzáférhessenek az élvonalbeli eszközökhöz a kísérletezéshez és a valós telepítéshez olyan területeken, mint a játék, a robotika, a pénzügyek és az autonóm ellenőrzés.
Összefoglalva: a Python RL könyvtári táj gazdag és változatos, kezdve az algoritmus-kutatók alacsony szintű moduláris eszközkészleteitől (például TF-ügynökök, Pytorch RL) a magas szintű keretekig, amelyek a könnyű használatra és a méretezhetőségre összpontosítanak (például stabil alapelők3, Ray Rllib, Coach). A megfelelő könyvtár kiválasztása olyan tényezőktől függ, mint az előnyben részesített mély tanulási háttér, az RL feladatok skálája, a kívánt algoritmus -támogatás és a szükséges testreszabási szint. Ezek a könyvtárak együttesen felhatalmazják a megerősítés tanulási kutatásait és alkalmazásait.
Ez az átfogó áttekintés lefedi az elsődleges és széles körben használt Python könyvtárakat a megerősítés tanulásához, jellemzőik, algoritmusok és tipikus felhasználási esetek mellett, szilárd alapot biztosítva mindenkinek, aki érdekli az RL technikák alkalmazását.