Welche Python-Bibliotheken sind für Reinforcement Learning nützlich?
¿Qué bibliotecas de Python son útiles para el aprendizaje por refuerzo?
Es gibt verschiedene Python-Bibliotheken, die für RL nützlich sind, darunter: 1. TensorFlow: TensorFlow ist eine beliebte Deep-Learning-Bibliothek, die auch für RL verwendet werden kann. Sie bietet eine Reihe von Tools und Ressourcen für RL-Forscher und -Praktiker. 2. PyTorch: PyTorch ist eine weitere beliebte Deep-Learning-Bibliothek, die auch für RL verwendet werden kann. Sie ist ähnlich wie TensorFlow, hat aber eine andere Syntax. 3. OpenAI Gym: OpenAI Gym ist eine Sammlung von Umgebungen, die zum Testen und Bewerten von RL-Algorithmen verwendet werden können. Es bietet eine Vielzahl von Umgebungen, einschließlich Spielen, simulierten Robotern und Finanzmärkten. 4. RLlib: RLlib ist eine Bibliothek, die eine High-Level-Schnittstelle für den Aufbau und das Training von RL-Agenten bietet. Sie ist einfach zu benutzen und skalierbar. 5. Stable Baselines: Stable Baselines ist eine Bibliothek, die Implementierungen einer Reihe von RL-Algorithmen bereitstellt, einschließlich DQN, PPO und TRPO. Sie ist einfach zu benutzen und effizient. 6. Keras-RL: Keras-RL ist eine Bibliothek, die eine Möglichkeit bietet, mit Keras RL-Agenten zu erstellen und zu trainieren. Sie ist eine gute Wahl für Forscher, die mit Keras vertraut sind. 7. MuJoCo: MuJoCo ist eine Physik-Engine, die verwendet werden kann, um realistische RL-Umgebungen zu erstellen. Es ist eine gute Wahl für Forscher, die realistische Umgebungen für ihre Experimente erstellen müssen. 8. Ray RLlib: Ray RLlib ist eine verteilte RL-Bibliothek, die auf RLlib aufgebaut ist. Sie ist so konzipiert, dass sie skalierbar und effizient ist, um RL-Agenten auf großen Datensätzen zu betreiben.
Hay varias bibliotecas de Python que son útiles para RL, incluyendo: 1. TensorFlow: TensorFlow es una popular biblioteca de aprendizaje profundo que también puede utilizarse para la RL. Ofrece una serie de herramientas y recursos para investigadores y profesionales de la RL. 2. pyTorch: PyTorch es otra biblioteca popular de aprendizaje profundo que también se puede utilizar para RL. Es similar a TensorFlow, pero tiene una sintaxis diferente. 3. Gimnasio OpenAI: OpenAI Gym es una colección de entornos que pueden utilizarse para probar y evaluar algoritmos de RL. Ofrece diversos entornos, como juegos, robots simulados y mercados financieros. 4. RLlib: RLlib es una biblioteca que proporciona una interfaz de alto nivel para construir y entrenar agentes RL. Es fácil de usar y escalable. 5. líneas de base estables: Stable Baselines es una biblioteca que proporciona implementaciones de varios algoritmos de RL, incluidos DQN, PPO y TRPO. Es fácil de usar y eficiente. 6. keras-RL: Keras-RL es una librería que proporciona una forma de crear y entrenar agentes RL con Keras. Es una buena opción para los investigadores que están familiarizados con Keras. 7. muJoCo: MuJoCo es un motor de física que puede utilizarse para crear entornos RL realistas. Es una buena opción para los investigadores que necesitan crear entornos realistas para sus experimentos. 8 Ray RLlib: Ray RLlib es una biblioteca distribuida de RL construida sobre RLlib. Está diseñada para ser escalable y eficiente a la hora de ejecutar agentes RL en grandes conjuntos de datos.