बार्टो को समझना: क्रांतिकारी सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका
बार्टो एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे विशेष रूप से सुदृढीकरण सीखने की समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे डेविड सिल्वर एट अल द्वारा पेश किया गया था। 2018 में और तब से इसे इस क्षेत्र में व्यापक रूप से अपनाया गया है। सुदृढीकरण सीखना मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जिसमें एक एजेंट को इनाम संकेत को अधिकतम करने के लिए वातावरण में निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित करना शामिल है। एजेंट का लक्ष्य एक ऐसी नीति सीखना है जो समय के साथ अपेक्षित संचयी इनाम को अधिकतम करने वाले कार्यों को मैप करती है। बार्टो को सुदृढीकरण सीखने की कुछ चुनौतियों का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे अन्वेषण-शोषण व्यापार-बंद और उच्च-आयामी स्थिति और क्रिया स्थान. यह सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम की दक्षता और प्रभावशीलता में सुधार करने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क, महत्व नमूनाकरण और ऑफ-पॉलिसी सीखने जैसी तकनीकों के संयोजन का उपयोग करता है। बार्टो के प्रमुख नवाचारों में से एक "लक्ष्य नेटवर्क" का उपयोग है जिसे अद्यतन किया जाता है मुख्य नीति नेटवर्क की तुलना में कम बार। यह एजेंट को प्रशिक्षण के शुरुआती चरणों में अधिक धीरे-धीरे और सावधानी से सीखने की अनुमति देता है, और फिर तेजी से सीखने की दर पर स्विच करता है क्योंकि वह अपनी नीतियों में अधिक आश्वस्त हो जाता है। इससे मूल्य फ़ंक्शन के अधिक आकलन से बचने और प्रशिक्षण प्रक्रिया की स्थिरता में सुधार करने में मदद मिल सकती है। बार्टो का उपयोग विभिन्न प्रकार की चुनौतीपूर्ण सुदृढीकरण सीखने की समस्याओं को हल करने के लिए किया गया है, जिसमें अटारी गेम खेलना और रोबोटिक हथियारों को नियंत्रित करना शामिल है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में काम करने वाले शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है।
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