Что такое функция перехода состояния в обучении с подкреплением (RL)?
В RL функция перехода состояния в наиболее общем виде определяет вероятность перехода агента из одного состояния в другое, возможно, включая влияние управления как часть динамики. Функция перехода состояния может быть детерминированной или стохастической. Если функция детерминирована, то агент всегда будет переходить в одно и то же следующее состояние при том же текущем состоянии и управлении. Если функция перехода состояний является стохастической, то агент может переходить в разные следующие состояния при том же текущем состоянии и управлении (обычно из-за какого-то шума в окружающей среде).
Подробнее о функции перехода состояния:
Функция перехода состояния и исследование неразрывно связаны. Если функция перехода состояний является детерминированной, то проще изучить Q-функцию для фиксированной политики, потому что агент всегда будет следовать одним и тем же путем и не будет случайным образом переходить в следующие состояния. Однако, если функция перехода состояний является стохастической, то агент случайным образом исследует новые следующие состояния, и, таким образом, агенту требуется гораздо больше времени на обучение, чтобы изучить истинную Q-функцию, соответствующую фиксированной политике. Кроме того, если агент обновляет свою политику в режиме онлайн с помощью Q-обучения, агенту потребуется больше времени, чтобы изучить оптимальную Q-функцию в среде со стохастической динамикой, а не с детерминированной динамикой.
Функция перехода состояния определяет поведение системы как в детерминированном, так и в стохастическом случаях. В детерминированной системе функция перехода состояния используется для определения следующего состояния с учетом текущего состояния и управления с вероятностью 1, т. Е. С достоверностью. В стохастической системе функция перехода состояния кодирует вероятность перехода в каждое возможное следующее состояние при текущем состоянии и управлении. Для марковских процессов принятия решений (MDP) вероятности перехода состояний под влиянием элемента управления могут быть закодированы в матрицу n на n для каждого элемента управления u, предполагая конечное число n состояний. С функцией перехода состояния, закодированной в виде матрицы таким образом, это позволяет упростить операции матрицы-вектора для алгоритмов, таких как итерация значения, например.
Поэтому спецификация функции перехода состояния важна как для детерминированных, так и для стохастических систем. В RL функция перехода состояний используется для определения того, как агент будет переходить из одного состояния в другое, возможно, под влиянием элемента управления или какого-либо шума окружающей среды. Цель агента — найти политику, которая максимизирует его кумулятивное вознаграждение в данной среде, а функция перехода состояний является одним из ключевых факторов в определении оптимальной политики. Таким образом, важно понимать, как работают функции перехода между состояниями, чтобы разрабатывать эффективные алгоритмы RL.
Помимо MDP, функции перехода состояния также полезны для моделирования непрерывно меняющегося состояния. Для MDP чаще всего моделируют дискретное время и конечное число состояний. Однако можно также применить идею функции перехода состояния из RL к более общему непрерывному состоянию и непрерывному времени, используя идеи из исчисления. Например, можно смоделировать некоторую среду, используя систему обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ), и функция перехода состояния здесь будет правой частью системы ОДУ, обычно записываемой в факторизованной форме как Ax + bu. С помощью этой модели очень просто превратить ее в систему с дискретным временем посредством дискретизации, но состояние все равно будет непрерывным.
Заключение:
Функция перехода состояний — это математическая функция, которая в наиболее общем виде вычисляет вероятность перехода системы из одного состояния в другое. Он часто используется в детерминированных системах, где будущее состояние системы известно с уверенностью. Однако его также можно использовать в стохастических системах, где будущее состояние точно не известно. В любом случае функция перехода состояния может использоваться для вычисления вероятности возникновения определенного перехода.
Основное преимущество использования функции перехода состояния заключается в том, что она может дать ценную информацию о поведении системы. Например, его можно использовать для определения наиболее вероятного пути, по которому пойдет система. Однако использование функции перехода состояния имеет некоторые недостатки. Одним из недостатков является то, что вычисление функций перехода между состояниями может потребовать значительных вычислительных ресурсов, когда число дискретных состояний очень велико.
В будущих статьях я углублюсь в математические детали, чтобы сделать обсуждение более ясным, и предоставлю несколько примеров, которые можно запрограммировать с помощью Python.
До скорого,
Калеб.
Подумайте о том, чтобы стать участником Medium, чтобы не пропустить ни одной из моих историй. Получите неограниченный доступ к моим произведениям и произведениям других авторов:
