Между ними нет большой разницы. Они оба:
- Объектно-ориентированные библиотеки высокого уровня, обеспечивающие абстракцию при разработке нейронных сетей (NN) или других алгоритмов машинного обучения (ML).
- Построен поверх TensorFlow (с добавлением Theano для Keras).
Так почему они сделали Сонет? Похоже, что Keras не подходит для нужд DeepMind. Поэтому DeepMind разработал Sonnet, высокоуровневую библиотеку объектно-ориентированного программирования, созданную на основе TensorFlow для удовлетворения своих потребностей в исследованиях.
Keras и Sonnet пытаются упростить обучение с глубоким подкреплением, главное отличие заключается в том, что Sonnet специально адаптирован к проблемам, которые исследует DeepMind.
Основным преимуществом Sonnet, с моей точки зрения, является то, что вы можете использовать его для воспроизведения исследований, продемонстрированных в статьях DeepMind, с большей легкостью, чем керас, поскольку DeepMind будет использовать Sonnet самостоятельно. Помимо этого преимущества, это просто еще одна среда, с которой можно исследовать проблемы с глубоким RL.