Введение
Обучение с подкреплением (RL) — это тип алгоритма машинного обучения, который позволяет агенту учиться, взаимодействуя с окружающей средой. RL основан на концепции обучения методом проб и ошибок, когда агент учится, постоянно взаимодействуя с окружающей средой, получая обратную связь в виде поощрений или наказаний.
Этот учебник предоставит исчерпывающее руководство по освоению обучения с подкреплением. Мы рассмотрим основные понятия и терминологию RL, а также различные алгоритмы и методы, используемые в RL. Мы также предоставим примеры кода с использованием популярных RL-библиотек, таких как TensorFlow и OpenAI Gym.
Обзор обучения с подкреплением
При обучении с подкреплением агент взаимодействует с окружающей средой, совершая действия и получая вознаграждение или наказание в зависимости от своих действий. Цель агента состоит в том, чтобы изучить оптимальную политику, которая представляет собой отображение состояний в действия, которое максимизирует его кумулятивное вознаграждение с течением времени.
Обучение с подкреплением можно рассматривать как процесс обучения методом проб и ошибок, когда агент исследует окружающую среду, предпринимает действия и учится на полученной обратной связи. Агент использует функцию ценности или функцию политики для управления процессом принятия решений.
Компоненты обучения с подкреплением
Обучение с подкреплением включает в себя несколько компонентов:
- Агент: Алгоритм обучения или система, взаимодействующая с окружающей средой.
- Среда: внешняя система, с которой взаимодействует агент.
- Состояние: текущая ситуация или конфигурация среды.
- Действие: Решение или выбор, сделанный агентом.
- Награда: обратная связь, предоставляемая агенту в зависимости от его действия.
- Политика: стратегия или отображение состояний на действия, используемые агентом для принятия решений.
- Функция ценности: функция, которая оценивает ожидаемое совокупное вознаграждение для данного состояния или пары состояние-действие.
Алгоритмы обучения с подкреплением
Существуют различные алгоритмы и методы, используемые в обучении с подкреплением. Некоторые из часто используемых алгоритмов:
- Q-Learning: алгоритм, основанный на значениях, который изучает оптимальную функцию действия и значения с использованием правила итеративного обновления.
- SARSA: еще один алгоритм, основанный на значениях, который изучает функцию «действие-значение», используя подход, основанный на политике.
- Глубокая Q-сеть (DQN): вариант Q-обучения, в котором используются нейронные сети для аппроксимации функции действия-ценности.
- Проксимальная оптимизация политики (PPO): основанный на политике алгоритм, использующий оптимизацию области доверия для обновления политики.
- Актер-критик: алгоритм, который сочетает в себе методы, основанные на ценностях, и методах, основанных на политике, с использованием актера для выбора действий и критика для оценки функции ценности.
Ресурсы для обучения с подкреплением
Если вы хотите узнать больше об обучении с подкреплением, есть несколько доступных ресурсов:
- Книги: «Обучение с подкреплением: введение» Ричарда С. Саттона и Эндрю Дж. Барто — это книга, которую настоятельно рекомендуется использовать для изучения основ обучения с подкреплением.
- Онлайн-курсы: доступно несколько онлайн-курсов, например, курс «Введение в обучение с подкреплением» на Coursera и курс «Глубокое обучение с подкреплением» на Udacity.
- Библиотеки обучения с подкреплением: популярные библиотеки RL включают TensorFlow, PyTorch и OpenAI Gym, которые обеспечивают реализацию различных алгоритмов и сред RL.
- Исследовательские работы. Чтение исследовательских работ по RL может дать представление о последних достижениях и методах в этой области.
Заключение
Обучение с подкреплением — это мощная парадигма обучения интеллектуальных агентов взаимодействию со сложными средами. Поняв основные концепции, алгоритмы и методы обучения с подкреплением, вы сможете использовать эту технологию для решения широкого круга задач.
В этом уроке мы представили обзор обучения с подкреплением, обсудили его компоненты и изучили некоторые популярные алгоритмы, используемые в RL. Мы также упомянули дополнительные ресурсы, которые могут помочь вам еще больше углубить свое понимание и опыт в обучении с подкреплением.
