ห้องสมุด Python สำหรับการเรียนรู้การเสริมแรง

Tensorflow Agent (TF-Agents) เป็นห้องสมุดที่หลากหลายและเป็นโมดูลาร์ที่สร้างขึ้นบน TensorFlow ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถสร้างตัวแทน RL และสภาพแวดล้อมที่มีความยืดหยุ่น รองรับอัลกอริทึม RL ที่ได้รับความนิยมหลายรายการเช่น Deep Q-Network (DQN), การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายใกล้เคียง (PPO) และการไล่ระดับสีเชิงลึกเชิงลึก (DDPG) การใช้ประโยชน์จากกราฟการคำนวณของ TensorFlow และความแตกต่างโดยอัตโนมัติช่วยให้การทดลองที่มีประสิทธิภาพและการปรับใช้โซลูชัน RL ภายในระบบนิเวศ Tensorflow

Openai Gym เป็นหนึ่งในห้องสมุดพื้นฐานที่สุดสำหรับการทดลอง RL มันมี API มาตรฐานและชุดที่ครอบคลุมของสภาพแวดล้อมมาตรฐานรวมถึงปัญหาการควบคุมแบบคลาสสิกเกมอาตาริและการจำลองหุ่นยนต์ โรงยิมเองมุ่งเน้นไปที่สภาพแวดล้อมและไม่ได้ใช้อัลกอริทึม RL แต่มันทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มที่จำเป็นสำหรับการทดสอบและเปรียบเทียบอัลกอริทึมโดยการให้อินเทอร์เฟซสภาพแวดล้อมที่สอดคล้องกัน

Baselines3 ที่มั่นคงสร้างขึ้นบนโรงยิม Openai โดยนำเสนอการใช้งานอัลกอริทึม RL ที่ทันสมัยสูง รองรับวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเช่น PPO, DQN และ Soft Actor-Critic (SAC) ห้องสมุดนี้มีข้อได้เปรียบในการใช้งานเช่น API ที่สอดคล้องกันสำหรับการฝึกอบรมและการประเมินผลการสนับสนุนในตัวสำหรับการประหยัดแบบจำลองการบันทึกและการปรับแต่งพารามิเตอร์ ได้รับการดูแลอย่างแข็งขันและรวมเข้ากับ Pytorch ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท

Ray Rllib เป็นไลบรารี RL ที่ปรับขนาดได้ภายในกรอบการคำนวณแบบกระจายเรย์ มันถูกออกแบบมาสำหรับการฝึกอบรมตัวแทน RL ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย RLLIB รองรับช่วงอัลกอริทึมรวมถึง Asynchronous Advantage Atvant-Critic (A3C), PPO และ DQN คุณสมบัติที่สำคัญของมันคือการฝึกอบรมแบบกระจายซึ่งช่วยให้การฝึกอบรมในหลายโหนดหรือเครื่องจักรช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดสำหรับโครงการระดับองค์กรหรือเกรดการวิจัย

Keras-RL รวมความเรียบง่ายระดับสูงของ Keras เข้ากับอัลกอริทึม RL เป็นมิตรกับผู้ใช้สำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งใน Keras และสนับสนุนอัลกอริทึมเช่น DQN, DDPG และ A3C ผู้ใช้สามารถปรับแต่งเครือข่ายประสาทสำหรับงาน RL ได้อย่างง่ายดาย ความสะดวกในการใช้งานนี้ทำให้ Keras-RL เหมาะสำหรับผู้ปฏิบัติงานที่ต้องการทดลองกับ RL โดยไม่มีความซับซ้อนอัลกอริทึมที่กว้างขวาง

Pytorch RL มุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์จากความสามารถของกราฟการคำนวณแบบไดนามิกของ Pytorch สำหรับการพัฒนา RL มันได้รับประโยชน์จากความยืดหยุ่นของ Pytorch และการสนับสนุนชุมชนอย่างกว้างขวางทำให้เป็นที่นิยมในหมู่นักวิจัยและนักพัฒนาที่ชอบ Pytorch เป็นกรอบการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง ห้องสมุดนี้มีชุดอัลกอริทึม RL ที่หลากหลายและเอกสารรายละเอียดพร้อมแบบฝึกหัดเพื่อความสะดวกในการเรียนรู้

โค้ชพัฒนาโดย Intel AI Lab เป็นกรอบ RL ที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ใช้ขั้นสูง มันมีสถาปัตยกรรมแบบแยกส่วนและรวมถึงการใช้งานอัลกอริทึม RL จำนวนมากเช่น DQN, A3C, การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายภูมิภาค Trust (TRPO) และอื่น ๆ อีกมากมาย โค้ชให้การสอนและตัวอย่างที่ง่ายต่อการติดตามสนับสนุนการเรียนรู้ด้วยมือและการประยุกต์ใช้งานวิจัย RL ที่ทันสมัย

Pyqlearning เป็นแพ็คเกจ Python ที่เชี่ยวชาญในการเสริมแรงและการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งโดยเฉพาะอย่างยิ่งการมุ่งเน้นไปที่ตระกูล Q-Learning มันเหมาะสำหรับการศึกษาและการทดลองให้วิธีการทีละขั้นตอนในการสร้างแบบจำลอง RL รวมถึง Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Q-Networks ลึกและเทคนิคพื้นฐานอื่น ๆ เอกสารของมันคือการเรียนการสอนทำให้มีประโยชน์สำหรับผู้เรียน

Chainerrl ถูกสร้างขึ้นบนกรอบการเรียนรู้ลึกของเชนเชนเนอร์ มันเป็นแพ็คเกจ RL ที่ใช้งานง่ายพร้อมสื่อการเรียนรู้ที่ดีและเครื่องมือการสร้างภาพเพิ่มเติมผ่าน Chainerrl-Visualizer ซึ่งช่วยวิเคราะห์และตรวจแก้ปัญหาพฤติกรรมตัวแทน แพ็คเกจรองรับอัลกอริทึม RL ที่หลากหลายและเหมาะสำหรับผู้ที่ลงทุนใน Chainer เป็นกรอบการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

Gymnasium เป็นวิวัฒนาการของ Openai Gym ซึ่งจัดหาอินเทอร์เฟซที่ทันสมัยและได้รับการดูแลอย่างแข็งขันสำหรับสภาพแวดล้อม RL มันมี API ที่ได้มาตรฐานและสภาพแวดล้อมที่หลากหลายสำหรับการฝึกอบรมตัวแทน RL โรงยิมใช้อย่างกว้างขวางเป็นแพ็คเกจพื้นฐานโดยห้องสมุด RL อื่น ๆ อีกมากมายเนื่องจากระบบนิเวศสภาพแวดล้อมที่ครอบคลุม

ห้องสมุด RL อย่างเป็นทางการของ Pytorch (Pytorch/RL) นำเสนอโครงสร้างแบบแยกส่วนและดั้งเดิมสำหรับการพัฒนาอัลกอริทึม RL รองรับกรณีการใช้งานขั้นสูงเช่นการเรียนรู้การเสริมแรงด้วยความคิดเห็นของมนุษย์ (RLHF) และการฝึกอบรมเสริมเครื่องมือ การรวมเข้าด้วยกันอย่างใกล้ชิดกับ Pytorch ช่วยให้มีความยืดหยุ่นและการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

Tensorforce เป็นอีกห้องสมุด RL ที่มุ่งเน้นไปที่การใช้งานที่ยืดหยุ่นและเข้าใจง่าย มันเน้นความชัดเจนและการทำซ้ำสนับสนุนอัลกอริทึม RL และสภาพแวดล้อมหลายอย่าง Tensorforce สามารถทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการวิจัยและแอพพลิเคชั่นระดับการผลิต

Rlberry ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การพัฒนา RL ง่ายขึ้นโดยการทำขั้นตอนมาตรฐานโดยอัตโนมัติในการฝึกอบรมและการประเมินผลทำให้นักพัฒนามีเวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นการออกแบบและการทดลอง รองรับความสมดุลระหว่างความสะดวกในการใช้งานและการกำหนดค่า

มีหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเลือกห้องสมุด RL รวมถึงจำนวนอัลกอริทึมที่ทันสมัยที่นำมาใช้คุณภาพและความครอบคลุมของเอกสารและบทช่วยสอนสภาพแวดล้อมที่รองรับการบันทึกและการติดตามความสามารถในการติดตามผลการวิจัยแบบเวกเตอร์หรือคู่ขนานเพื่อการฝึกอบรมที่รวดเร็วขึ้น

ด้านล่างนี้เป็นรายละเอียดเกี่ยวกับอัลกอริทึมและคุณสมบัติที่สนับสนุนโดยห้องสมุด RL ที่โดดเด่นบางแห่ง:

- ตัวแทน TensorFlow รองรับอัลกอริทึมเช่น DQN, PPO และ DDPG ด้วยการออกแบบแบบแยกส่วนเหมาะสำหรับผู้ใช้ TensorFlow

- Baselines3 ที่เสถียรมีตัวเลือกที่หลากหลายรวมถึง PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 ที่มีการรวม Pytorch ที่แข็งแกร่ง

- Ray Rllib รวมถึงการใช้งานที่ปรับขนาดได้ของ A3C, PPO, DQN และสนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจาย

-โค้ชสนับสนุนนักแสดงนักแสดง, Acer, การโคลนนิ่งพฤติกรรม, Bootstrapped DQN, DQN หมวดหมู่, PPO ที่ถูกตัด, DDPG, DQN สองครั้ง, Dueling DQN, การเรียนรู้ N-Step Q, การควบคุมทางประสาท

- Keras-RL มุ่งเน้นไปที่ DQN, DDPG และ A3C ซึ่งนำเสนอความเรียบง่ายในการใช้งานภายในกรอบ KERAS

- ศูนย์ Pyqlearning เกี่ยวกับตัวแปร Q-Learning รวมถึงนโยบาย Epsilon Greedy และ Boltzmann และวิธีการเสริมแรงอย่างลึกซึ้ง

- Chainerrl และ Chainerrl-Visualizer อำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมตัวแทนและการดีบักด้วยอัลกอริทึม RL ยอดนิยมหลายรายการ

ห้องสมุดเหล่านี้หลายแห่งยังมีการรวมเข้ากับเครื่องมือบันทึกและการตรวจสอบยอดนิยมเช่น Tensorboard และ Neptune ทำให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถติดตามการทดลองและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตัวแทนได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้สภาพแวดล้อมแบบเวกเตอร์หรือคุณสมบัติการประมวลผลแบบหลายตัวในห้องสมุดเช่น baselines3 ที่มีเสถียรภาพ 3 และ RLLIB เร่งการฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญโดยใช้การจำลองหลายครั้งในแบบคู่ขนาน

ในแง่ของการใช้งาน Openai Gym และ Gymnasium ในขณะที่ไม่ได้เสนออัลกอริทึม RL นั้นมีความสำคัญเนื่องจากสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและใช้กันอย่างแพร่หลายทำให้พวกเขาเป็นรากฐานทั่วไปในโครงการ RL หลายโครงการ ห้องสมุดเช่น Baselines3 ที่มีเสถียรภาพและโค้ชตอบสนองทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญโดยการจัดหา APIs ง่าย ๆ ควบคู่ไปกับการกำหนดค่าลึก Ray Rllib โดดเด่นสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่และการฝึกอบรม RL แบบกระจาย

ไลบรารี Python RL ยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็วด้วยการอัปเดตบ่อยครั้งโดยรวมการวิจัยล่าสุดและการปรับปรุงอัลกอริทึม การพัฒนาอย่างต่อเนื่องนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ปฏิบัติงานสามารถเข้าถึงเครื่องมือที่ทันสมัยสำหรับการทดลองและการปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงในโดเมนเช่นการเล่นเกมหุ่นยนต์การเงินและการควบคุมแบบอิสระ

โดยสรุปภูมิทัศน์ห้องสมุด Python RL นั้นอุดมไปด้วยและหลากหลายตั้งแต่ชุดเครื่องมือแบบแยกส่วนระดับต่ำสำหรับนักวิจัยอัลกอริทึม (เช่นตัวแทน TF, Pytorch RL) ไปจนถึงเฟรมเวิร์กระดับสูงมุ่งเน้นไปที่ความสะดวกในการใช้งาน การเลือกห้องสมุดที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับปัจจัยต่าง ๆ เช่นแบ็กเอนด์การเรียนรู้ลึกที่ต้องการขนาดของงาน RL การสนับสนุนอัลกอริทึมที่ต้องการและระดับของการปรับแต่งที่จำเป็น ห้องสมุดเหล่านี้รวมพลังการวิจัยและแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างกว้างขวาง