Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн

4. Задачи обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением (RL) это область машинного обучения, в которой агент взаимодействует с окружающей средой, принимая последовательность действий, с тем чтобы максимизировать некоторую кумулятивную награду. Задача RL состоит в том, чтобы научиться принимать оптимальные решения в неопределенной среде, исходя из получаемого опыта.

Некоторые методы решения задач обучения с подкреплением включают в себя:

– Метод Q-обучения

– Динамическое программирование

– Глубокое обучение и алгоритмы DQN (Deep Q-Networks)

Рассмотрим подробнее каждый из них.

Метод Q-обучения

Метод Q-обучения представляет собой один из наиболее популярных и широко используемых подходов в обучении с подкреплением (RL). Его основная идея заключается в оценке функции ценности действий (Q-функции) в данном состоянии. Q-функция представляет собой ожидаемую сумму будущих наград, которую агент получит, совершив определенное действие в данном состоянии.

В основе метода Q-обучения лежит процесс обновления оценки Q-функции с помощью обучающего сигнала, который представляет собой сумму мгновенной награды и дисконтированной оценки Q-функции для следующего состояния. Этот подход позволяет агенту выбирать действия, которые максимизируют ожидаемую сумму будущих наград.

Процесс обучения в методе Q-обучения может быть представлен в виде итераций, где на каждом шаге агент взаимодействует со средой, выбирая действия и получая награды. Затем агент обновляет оценку Q-функции на основе полученных данных, используя метод обновления, такой как обучение с TD-ошибкой или метод временной разности.

Этот метод находит широкое применение в различных областях, таких как игровое обучение, робототехника, управление автономными системами и другие, благодаря своей эффективности и способности обучаться на основе опыта в реальном времени.

Пример 1

Рассмотрим пример использования метода Q-обучения на простой задаче блоков:

Предположим, у нас есть среда, представленная сеткой блоков, и агент, который может перемещаться по этой сетке и выполнять определенные действия, такие как перемещение вверх, вниз, влево или вправо. Цель агента состоит в том, чтобы найти оптимальный путь от начальной позиции до целевой позиции, минимизируя количество шагов.