Введение
Обучение с подкреплением (RL) — это область машинного обучения, которая занимается проблемой обучения агента обучению и принятию решений, взаимодействуя с окружающей средой. Агент учится на своих действиях и опыте, получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов, что позволяет ему со временем улучшать свою работу. В этом сообщении блога мы рассмотрим основы обучения с подкреплением, его основные термины и погрузимся в его ключевые понятия, такие как политика, вознаграждение, уравнение Беллмана и Марковский процесс принятия решений (MDP). Мы также обсудим основы для построения моделей RL, общую архитектуру нейронной сети, обученной для вывода Q-функции, и важность фактора жадности эпсилон.
Основы обучения с подкреплением и фундаментальные термины
Обучение с подкреплением вращается вокруг четырех фундаментальных концепций:
агент, среда, действия и вознаграждение
Агент — это сущность, принимающая решения, которая взаимодействует с окружающей средой, совершая действия. Среда — это контекст, в котором действует агент. Агент получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов в зависимости от предпринимаемых им действий. Цель агента — максимизировать совокупное вознаграждение, которое он получает с течением времени.
Q-функция (значение состояния-действия)
Функция Q, также известная как функция значения действия состояния, представляет собой ожидаемое совокупное вознаграждение, которое агент может получить, выполнив определенное действие в данном состоянии, а затем следуя определенной политике. Это помогает агенту определить наилучшее действие в любом заданном состоянии, тем самым направляя процесс принятия решений.
Q(s,a) = Return if you • start in state 's'. • take action 'a' (once). • then behave optimally after that.
Политики, вознаграждения, уравнение Беллмана и марковский процесс принятия решений (MDP)
- Политики. Политика — это сопоставление текущего состояния агента с действием. Он определяет поведение агента в любой момент времени. Проще говоря, это план действий агента по максимизации своего вознаграждения.
- Награды. Награда — это скалярное значение, которое агент получает в качестве обратной связи от среды после совершения действия. Он указывает на немедленную выгоду или наказание за это действие. Это помогает агенту узнать, что правильно, а что нет.
- Уравнение Беллмана. Уравнение Беллмана — это ключевое понятие в RL, выражающее взаимосвязь между значением состояния и значением его последующих состояний. Он используется для вычисления функции оптимального значения, которая определяет ожидаемое совокупное вознаграждение, которое агент может получить, начиная с заданного состояния.
Марковский процесс принятия решений (MDP): MDP — это математическая основа для. моделирование принятия решений в ситуациях, когда исход не ясен. Он состоит из набора состояний, набора действий, функции вознаграждения и функции перехода, определяющей вероятность перехода из одного состояния в другое.
Эпсилон Жадный Фактор
Эпсилон-жадный фактор — это гиперпараметр, который определяет компромисс агента между разведкой и эксплуатацией. Исследование означает, что агент пробует новые действия для обнаружения потенциально лучших стратегий, в то время как эксплуатация означает, что агент использует свои текущие знания для максимизации вознаграждения. Эпсилон-фактор жадности находится в диапазоне от 0 до 1, при этом более высокие значения способствуют большему исследованию, а более низкие значения поощряют эксплуатацию.
Различные значения эпсилон могут повлиять на процесс обучения и производительность агента. Настройка эпсилон-жадного фактора имеет решающее значение для баланса исследования и эксплуатации, гарантируя, что агент эффективно обучается, используя полученные знания.
Основы построения моделей обучения с подкреплением
Двумя популярными платформами для построения моделей RL являются TensorFlow и PyTorch. Эти фреймворки обеспечивают гибкий и эффективный способ реализации нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения. Общая архитектура нейронной сети, обученной для вывода функции Q, состоит из входного, скрытого и выходного слоев. Входной слой представляет текущее состояние, скрытые слои выполняют необходимые преобразования, а выходной слой генерирует значения Q для всех возможных действий.
Примеры: лунный посадочный модуль в тренажерном зале OpenAI и автономный вертолет.
Лунный посадочный модуль в тренажерном зале OpenAI
OpenAI Gym — это набор инструментов для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением. Одним из популярных примеров является среда Lunar Lander, где агент учится управлять модулем лунного посадочного модуля, чтобы безопасно приземлиться на поверхность Луны.
Автономный вертолет Эндрю Нг и его команда в Стэнфорде
Эндрю Нг и его команда из Стэнфордского университета успешно разработали автономный вертолет, используя обучение с подкреплением. Проект демонстрирует потенциал RL в управлении сложными системами и достижении высоких уровней производительности.
Заключение
Обучение с подкреплением — это мощный подход к обучению агентов тому, как учиться и принимать решения в неопределенных условиях. Понимая его основы, такие как политика, вознаграждения, уравнение Беллмана и марковский процесс принятия решений, мы можем использовать его потенциал для решения сложных реальных проблем. Такие платформы, как TensorFlow и PyTorch, упрощают реализацию моделей RL, а такие методы, как эпсилон-жадный фактор, помогают сбалансировать исследование и эксплуатацию.
Такие примеры, как лунный посадочный модуль в OpenAI Gym и проект автономного вертолета, демонстрируют практическое применение и будущие возможности обучения с подкреплением.
