Обучение с подкреплением (RL) — это область машинного обучения, которая фокусируется на обучении агентов принимать последовательные решения в среде, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение. В обучении с подкреплением есть несколько примечательных алгоритмов. Вот некоторые из лучших алгоритмов:

  1. Q-Learning: Q-Learning — это алгоритм RL без моделей, который использует функцию значения, называемую Q-value, для оценки ожидаемого совокупного вознаграждения за выполнение определенного действия в заданном состоянии. Он итеративно обновляет значения Q на основе наблюдаемых вознаграждений и изучает оптимальную политику.
  2. Deep Q-Networks (DQN): DQN — это расширение Q-Learning, которое использует глубокие нейронные сети для аппроксимации значений Q. Он сочетает глубокое обучение с RL, что позволяет алгоритму обрабатывать многомерные пространства состояний. DQN добилась значительных успехов в сложных играх.
  3. Проксимальная оптимизация политики (PPO): PPO — это алгоритм оптимизации политики, целью которого является поиск наилучшей политики путем ее итеративного улучшения при обеспечении стабильного обучения. Он уравновешивает исследование и эксплуатацию и использует подход доверенной области для обновления параметров политики.
  4. Методы «актор-критик»: методы «актор-критик» сочетают в себе преимущества как методов, основанных на политике, так и методов, основанных на ценностях. У них есть два компонента: актор, изучающий политику, и критик, изучающий функцию ценности. Актер выбирает действия на основе изученной политики, а критик оценивает ценность выбранных действий.
  5. Преимущество актер-критик (A2C): A2C является расширением метода актер-критик, который использует преимущества для оценки ценности пар состояние-действие. Он использует функцию преимущества, чтобы уменьшить дисперсию в оценке функции ценности, что приводит к более стабильному и эффективному обучению.
  6. Оптимизация политики доверенного региона (TRPO): TRPO — это алгоритм оптимизации политики, который фокусируется на итеративном улучшении политики, обеспечивая при этом ограничение доверенной области для предотвращения больших обновлений политики. Он использует градиент естественной политики, чтобы найти наилучшую политику в пределах заданного ограничения.
  7. Асинхронное преимущество «Актер-критик» (A3C): A3C — это распределенный алгоритм RL, который распараллеливает процесс обучения за счет параллельного запуска нескольких агентов. Это позволяет агентам исследовать различные части среды и делиться своим опытом, повышая эффективность обучения.

Библиотеки Python, обычно используемые для их реализации:

Библиотеки: TensorFlow, Keras, PyTorch.

Библиотеки, такие как Gym, NumPy и SciPy, также широко используются для обработки среды и манипулирования данными.

Справка: Информация предоставлена ​​ChatGPT