Python มีห้องสมุดหลายแห่งสำหรับการนำโมเดล Reinforcement Learning (RL) และ Deep Reinforcement Learning (DRL) ไปใช้ นี่คือห้องสมุดบางส่วนที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุด:
1. KerasRL:
- คำอธิบาย: KerasRL เป็นไลบรารีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึกที่สร้างขึ้นจากไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกของ Keras โดยจัดเตรียมชุด API ระดับสูงสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง KerasRL รวมถึงการใช้งานอัลกอริธึมยอดนิยม เช่น Deep Q-Networks (DQN) และวิธี Actor-Critic[1][3]
- เกณฑ์:
- วิธีการ RL ที่ทันสมัย: อัลกอริธึมที่นำมาใช้ ได้แก่ DQN, DDPG, CDQN, CEM และ Deep SARSA
- เริ่มต้นง่าย: โค้ดมีความคิดเห็นดีและอ่านง่าย ทำให้เข้าใจและแก้ไขได้ง่าย
- เสียบสภาพแวดล้อมของคุณเองได้ง่าย: ไม่ไม่เชื่อเรื่อง OpenAI Gym ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการแก้ไขสำหรับสภาพแวดล้อมอื่น
- ง่ายต่อการแก้ไขตัวแทน: ง่ายมากที่จะเพิ่มตัวแทนใหม่
- ชุมชนและการอัปเดต: ไม่ได้รับการดูแลอย่างแข็งขัน
- รองรับเทนเซอร์บอร์ด: ไม่ได้ใช้งาน
- คุณสมบัติอื่นๆ: รวมถึงระบบสภาพแวดล้อมแบบเวกเตอร์[4]
2. RL_โค้ช:
- คำอธิบาย: RL_Coach เป็นเฟรมเวิร์ก Python RL ที่พัฒนาโดย Intel AI Lab ประกอบด้วยอัลกอริธึมที่ล้ำสมัยมากมายและเปิดเผย API ที่ใช้งานง่ายสำหรับการทดลองกับอัลกอริธึม RL ใหม่ ส่วนประกอบเป็นแบบโมดูลาร์ ทำให้ง่ายต่อการขยายและนำส่วนประกอบที่มีอยู่กลับมาใช้ใหม่[1]
- เกณฑ์:
- นำอัลกอริธึม RL ที่ทันสมัยมาใช้: รวมอัลกอริธึมที่หลากหลาย เช่น นักแสดง-นักวิจารณ์, ACER, การโคลนพฤติกรรม และอื่นๆ
- เอกสารและบทช่วยสอนอย่างเป็นทางการ: มีเอกสารฉบับสมบูรณ์และบทช่วยสอนอันทรงคุณค่า
- โค้ดที่อ่านได้: โค้ดเป็นแบบโอเพ่นซอร์สแต่ขาดความคิดเห็น ทำให้การปรับแต่งเป็นเรื่องที่ท้าทาย
- จำนวนสภาพแวดล้อมที่รองรับ: ไม่ได้ระบุ
- เครื่องมือบันทึกและติดตาม: ไม่ได้ระบุ
- สภาพแวดล้อมแบบเวกเตอร์: ไม่ได้ระบุ
- อัปเดตเป็นประจำ: ไม่ได้ระบุ[1]
3. เทนเซอร์ฟอร์ซ:
- คำอธิบาย: Tensorforce เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึกที่ใช้ TensorFlow รวมถึงหนึ่งในการใช้งานอัลกอริธึม RL ที่ดีที่สุด [4]
- เกณฑ์:
- วิธีการ RL ที่ทันสมัย: ไม่ได้ระบุ
- เอกสารและบทช่วยสอนที่ดี: ไม่ได้ระบุ
- ทำงานในสภาพแวดล้อมของคุณเอง: ไม่ได้ระบุ
- รหัสอ่านง่าย: ไม่ได้ระบุ
- การอัปเดตปกติและชุมชนที่ใช้งานอยู่: ไม่ได้ระบุ
- รองรับเทนเซอร์บอร์ด: ไม่ได้ระบุ
- คุณสมบัติอื่นๆ: ไม่ได้ระบุ[4]
4. ไพคเลิร์นนิง:
คำอธิบาย: Pyqlearning เป็นไลบรารี Python สำหรับการนำ Reinforcement Learning และ Deep Reinforcement Learning ไปใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ Q-Learning, Deep Q-Network และ Multi-agent Deep Q-Network สามารถปรับให้เหมาะสมได้โดยแบบจำลองการหลอม เช่น การหลอมแบบจำลอง, การหลอมแบบจำลองแบบปรับตัว และวิธีควอนตัมมอนติคาร์โล[2]
- เกณฑ์:
- วิธีการ RL ที่ทันสมัย: ไม่ได้ระบุ
- เอกสารอย่างเป็นทางการและบทช่วยสอน: ไม่ได้ระบุ
- รหัสที่อ่านได้: ไม่ได้ระบุ
- จำนวนสภาพแวดล้อมที่รองรับ: ไม่ได้ระบุ
- เครื่องมือบันทึกและติดตาม: ไม่ได้ระบุ
- สภาพแวดล้อมแบบเวกเตอร์: ไม่ได้ระบุ
- การอัปเดตปกติ: ไม่ได้ระบุ[2]
5. พื้นฐานที่มั่นคง:
- คำอธิบาย: Stable Baselines เป็นไลบรารีอันทรงพลังที่นำเสนอคอลเลกชันอัลกอริธึมการเรียนรู้การเสริมกำลังที่ล้ำสมัยใน Python สร้างขึ้นบนไลบรารี OpenAI Gym และมอบ API ที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายสำหรับการฝึกอบรมและประเมินตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง[3]
- เกณฑ์:
- วิธีการ RL ที่ทันสมัย: รวมการใช้งานอัลกอริทึมยอดนิยม เช่น A2C, TRPO และ PPO
- เอกสารและบทช่วยสอนที่ดี: ไม่ได้ระบุ
- ทำงานในสภาพแวดล้อมของคุณเอง: ไม่ได้ระบุ
- รหัสอ่านง่าย: ไม่ได้ระบุ
- การอัปเดตปกติและชุมชนที่ใช้งานอยู่: ไม่ได้ระบุ
- รองรับเทนเซอร์บอร์ด: ไม่ได้ระบุ
- คุณสมบัติอื่นๆ: ไม่ได้ระบุ[3]
6. เรย์ RLlib:
- คำอธิบาย: Ray RLlib เป็นไลบรารีการเรียนรู้เสริมที่สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจายของ Ray โดยมีชุด API ที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างและการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เสริมกำลัง รวมถึงการสนับสนุนสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์[3]
- เกณฑ์:
- วิธีการ RL ที่ทันสมัย: รวมการใช้งานอัลกอริทึมยอดนิยม เช่น DQN, A3C และ IMPALA
- เอกสารและบทช่วยสอนที่ดี: ไม่ได้ระบุ
- ทำงานในสภาพแวดล้อมของคุณเอง: ไม่ได้ระบุ
- รหัสอ่านง่าย: ไม่ได้ระบุ
- การอัปเดตปกติและชุมชนที่ใช้งานอยู่: ไม่ได้ระบุ
- รองรับเทนเซอร์บอร์ด: ไม่ได้ระบุ
- คุณสมบัติอื่นๆ: ไม่ได้ระบุ[3]
7. โดปามีน:
- คำอธิบาย: โดปามีนเป็นห้องสมุดการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่พัฒนาโดย Google ได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบกรอบการทำงานที่ยืดหยุ่นและใช้งานง่ายสำหรับการสร้างและการฝึกอบรมตัวแทนการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โดปามีนประกอบด้วยการใช้งานอัลกอริธึมยอดนิยม เช่น DQN และ C51 ตลอดจนเครื่องมือสำหรับการแสดงภาพและวิเคราะห์การทดลองการเรียนรู้แบบเสริมกำลังของคุณ[3]
- เกณฑ์:
- วิธี RL อันล้ำสมัย: รวมการใช้งานอัลกอริทึมยอดนิยม
- เอกสารและบทช่วยสอนที่ดี: ไม่ได้ระบุ
- ทำงานในสภาพแวดล้อมของคุณเอง: ไม่ได้ระบุ
- รหัสอ่านง่าย: ไม่ได้ระบุ
- การอัปเดตปกติและชุมชนที่ใช้งานอยู่: ไม่ได้ระบุ
- รองรับเทนเซอร์บอร์ด: ไม่ได้ระบุ
- คุณสมบัติอื่นๆ: ไม่ได้ระบุ[3]
8. RLkit:
- คำอธิบาย: RLkit เป็นห้องสมุดการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการวิจัยปัญญาประดิษฐ์เบิร์กลีย์ (BAIR) มันถูกสร้างขึ้นบน PyTorch และจัดเตรียมชุด API ระดับสูงสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง RLkit ประกอบด้วยการใช้งานอัลกอริธึมยอดนิยม เช่น DDPG และ SAC ตลอดจนเครื่องมือสำหรับการแสดงภาพและวิเคราะห์ผลลัพธ์ของคุณ[3]
- เกณฑ์:
- วิธี RL อันล้ำสมัย: รวมการใช้งานอัลกอริทึมยอดนิยม
- เอกสารและบทช่วยสอนที่ดี: ไม่ได้ระบุ
- ทำงานในสภาพแวดล้อมของคุณเอง: ไม่ได้ระบุ
- รหัสอ่านง่าย: ไม่ได้ระบุ
- การอัปเดตปกติและชุมชนที่ใช้งานอยู่: ไม่ได้ระบุ
- รองรับเทนเซอร์บอร์ด: ไม่ได้ระบุ
- คุณสมบัติอื่นๆ: ไม่ได้ระบุ[3]
ห้องสมุดแต่ละแห่งมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง และการเลือกใช้ห้องสมุดใดจะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการไลบรารีที่มีอัลกอริธึมที่นำไปใช้งานที่หลากหลาย RL_Coach อาจเป็นตัวเลือกที่ดี หากคุณต้องการไลบรารีที่สร้างบน TensorFlow Tensorforce อาจเหมาะสม สำหรับไลบรารีที่มี API ที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย เส้นฐานที่เสถียรอาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด[1][3][4]
การอ้างอิง:[1] https://neptune.ai/blog/the-best-tools-for-reinforcement-learning-in-python
[2] https://pypi.org/project/pyqlearning/
[3] https://www.devopsschool.com/blog/list-of-reinforcement-learning-libraries/
[4] https://blog.dataiku.com/on-choosing-a-deep-reinforcement-learning-library
[5] https://pub.towardsai.net/top-python-packages-for-studying-reinforcement-learning-e332e1c6e16a?gi=9d11806ea7b2
-