stable baselines3 contrib

Baselines3-Contrib (SB3-Contrib)

حزمة Contrib لك رمز التعلم التعزيز التجريبي (RL). "SB3-Contrib" لفترة قصيرة.

ما هو SB3-Contrib؟

مكان لخوارزميات وأدوات RL التي تعتبر تجريبية ، على سبيل المثال تطبيقات أحدث المنشورات. الهدف هو الحفاظ على بساطة وتوثيق وأسلوب الحشائش المستقرة 3 ولكن للتطبيقات الأقل نضجًا.

لماذا إنشاء هذا المستودع؟

على مدار فترة الخلاشات المستقرة والبشارات المستقرة 3 ، كان المجتمع حريصًا على المساهمة في شكل أدوات تسجيل أفضل ، وأغلفة البيئة ، والدعم الموسع (مثل مساحات العمل المختلفة) وخوارزميات التعلم.

ومع ذلك ، في بعض الأحيان ، كانت هذه الأدوات المساعدة مخصصة للغاية بحيث لا يمكن اعتبارها لخطوطات قاتمة مستقرة أو أثبتت أنه من الصعب للغاية دمجها جيدًا في الكود الحالي دون إنشاء فوضى. يهدف SB3-Contrib إلى إصلاح هذا من خلال عدم الحاجة إلى تكامل الرمز الأنيق مع التعليمات البرمجية الحالية وعدم تعيين حدود على ما هو مخصص للغاية: كل شيء مفيد تقريبًا! نأمل أن يسمح لنا هذا بتوفير تطبيقات موثوقة بعد المعايير المعتادة في النطاقات المستقرة (النمط المتسق ، والتوثيق ، وما إلى ذلك) بما يتجاوز النطاق الصغير نسبيًا للمرافق في المستودع الرئيسي.

سمات

انظر الوثائق للاطلاع على القائمة الكاملة للميزات المضمنة.

خوارزميات RL :

• البحث العشوائي المعزز (ARS)
• الانحدار الكمي DQN (QR-DQN)
• PPO مع إخفاء الإجراء غير صالح (MaskablePPO)
• PPO مع سياسة متكررة (متكررة AKA PPO LSTM)
• النقاد الكميين المقطوعون (TQC)
• تحسين سياسة منطقة الثقة (TRPO)
• تطبيع الدُفعات في تعلم التعزيز العميق (CrossQ)

أغلفة الصالة الرياضية :

• غلاف ميزة الوقت

الوثائق

الوثائق متوفرة عبر الإنترنت: https://sb3-contrib.readthedocs.io/

تثبيت

لتثبيت Contrib Baselines3 مع PIP ، تنفيذ:

 pip install sb3-contrib

نوصي باستخدام الإصدار master من خطوط الأساس المستقرة 3.

لتثبيت الإصدار master المستقر 3:

 pip install git+https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3

لتثبيت الإصدار الأساسي المستقر 3 Contrib master :

 pip install git+https://github.com/Stable-Baselines-Team/stable-baselines3-contrib

كيفية المساهمة

إذا كنت ترغب في المساهمة ، فيرجى قراءة دليل المساهمة .

نقلا عن المشروع

للاستشهاد بهذا المستودع في المنشورات (يرجى الاستشهاد SB3 مباشرة):

 @article { stable-baselines3 ,
  author  = { Antonin Raffin and Ashley Hill and Adam Gleave and Anssi Kanervisto and Maximilian Ernestus and Noah Dormann } ,
  title   = { Stable-Baselines3: Reliable Reinforcement Learning Implementations } ,
  journal = { Journal of Machine Learning Research } ,
  year    = { 2021 } ,
  volume  = { 22 } ,
  number  = { 268 } ,
  pages   = { 1-8 } ,
  url     = { http://jmlr.org/papers/v22/20-1364.html }
}