Pochopení Barto: Komplexní průvodce revolučním algoritmem učení posilování

Barto je typ architektury neuronové sítě, která je speciálně navržena pro řešení problémů s učením. Zavedli jej David Silver a spol. v roce 2018 a od té doby byl široce přijat v této oblasti. Cílem agenta je naučit se politiku, která mapuje stavy na akce, které maximalizují očekávanou kumulativní odměnu v průběhu času. a akční prostory. Využívá kombinaci technik, jako jsou hluboké neuronové sítě, vzorkování důležitosti a učení mimo zásady, aby se zlepšila účinnost a účinnost algoritmů učení posílení.……Jednou z klíčových inovací Barto je použití „cílové sítě“, která je aktualizována. méně často než hlavní síť politik. To agentovi umožňuje učit se pomaleji a pečlivěji v raných fázích školení a poté přejít na rychlejší rychlost učení, když si bude jistější svými zásadami. To může pomoci vyhnout se přeceňování hodnotové funkce a zlepšit stabilitu tréninkového procesu.

Barto se používá k řešení řady náročných problémů s učením se posilováním, včetně hraní her Atari a ovládání robotických paží. Je to důležitý nástroj pro výzkumníky a odborníky z praxe v oblasti umělé inteligence a strojového učení.