Разбиране на Барто: Изчерпателно ръководство за революционния алгоритъм за обучение с подсилване
Barto е тип архитектура на невронна мрежа, която е специално проектирана за решаване на проблеми с обучението за укрепване. Той е въведен от David Silver et al. през 2018 г. и оттогава е широко възприето в областта.
Обучението с подсилване е подполе на машинното обучение, което включва обучение на агент да взема решения в среда, за да увеличи максимално сигнала за награда. Целта на агента е да научи политика, която картографира състоянията към действия, които максимизират очакваната кумулативна награда с течение на времето.
Barto е проектиран да се справи с някои от предизвикателствата на обучението за подсилване, като например компромиси между проучване и експлоатация и високоизмерно състояние и пространства за действие. Той използва комбинация от техники като дълбоки невронни мрежи, вземане на проби по важност и обучение извън политиката, за да подобри ефикасността и ефективността на алгоритмите за обучение с подсилване.
Едно от ключовите нововъведения на Barto е използването на "целева мрежа", която се актуализира по-рядко от основната мрежа на политиката. Това позволява на агента да учи по-бавно и внимателно в ранните етапи на обучението и след това да премине към по-бързо обучение, когато стане по-уверен в своите политики. Това може да помогне да се избегне надценяването на функцията на стойността и да подобри стабилността на процеса на обучение.
Barto е използван за решаване на различни предизвикателни проблеми с обучението за укрепване, включително игра на игри Atari и контролиране на роботизирани ръце. Това е важен инструмент за изследователи и практици, работещи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение.
Това ми харесва
Това не ми харесва
Съобщете за грешка в съдържанието
Сподели
