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सुदृढीकरण सीखना को समझना: पुनर्बलकों के प्रकार और आकार देने वाले एजेंट व्यवहार में उनकी भूमिका

सुदृढीकरण सीखना मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो जटिल, अनिश्चित वातावरण में निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षण एजेंटों पर केंद्रित है। सुदृढीकरण सीखने में, एक एजेंट अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करता है और अपने कार्यों के लिए पुरस्कार या दंड प्राप्त करता है। एजेंट का लक्ष्य एक ऐसी नीति सीखना है जो समय के साथ संचयी इनाम को अधिकतम करता है। रीइन्फोर्सर्स पर्यावरण के तत्व हैं जो एजेंट को उसके कार्यों के बारे में प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं। वे या तो सकारात्मक (इनाम) या नकारात्मक (दंड) हो सकते हैं और एजेंट के व्यवहार को संशोधित करने का काम कर सकते हैं। पुनर्बलकों के सामान्य उदाहरणों में शामिल हैं:

1. पुरस्कार: पुरस्कार एक सकारात्मक सुदृढ़ीकरण है जो एजेंट को उस कार्रवाई को दोहराने के लिए प्रोत्साहित करता है जिसके कारण इनाम मिला। उदाहरण के लिए, किसी खेल में, एक अंक अर्जित करने पर पुरस्कार मिल सकता है।
2. दंड: दंड एक नकारात्मक सुदृढ़ीकरण है जो एजेंट को उस कार्रवाई को दोहराने से हतोत्साहित करता है जिसके कारण जुर्माना लगाया गया था। उदाहरण के लिए, किसी खेल में जान गंवाने पर जुर्माना लग सकता है।
3. फीडबैक: फीडबैक या तो सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है और एजेंट को उसके कार्यों के परिणामों के बारे में सूचित करने का काम करता है। उदाहरण के लिए, किसी गेम में, एक संदेश जिसमें लिखा होता है "अच्छा काम!" सकारात्मक प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है, जबकि एक संदेश जो कहता है "उफ़, आपने एक जीवन खो दिया" नकारात्मक प्रतिक्रिया प्रदान कर सकता है।
4. सज़ा: सज़ा एक नकारात्मक सुदृढ़ीकरण है जो एजेंट को उस कार्रवाई को दोहराने से हतोत्साहित करती है जिसके कारण सज़ा हुई। उदाहरण के लिए, किसी खेल में जान गंवाने पर सज़ा मिल सकती है.
5. सूचना: एजेंट को उसके वातावरण के बारे में जानने और उसके निर्णय लेने में सुधार करने में मदद करने के लिए सूचना का उपयोग एक सुदृढ़ीकरणकर्ता के रूप में किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, किसी गेम में, एजेंट को फीडबैक या अन्य माध्यमों से पावर-अप या दुश्मनों के स्थान के बारे में जानकारी प्रदान की जा सकती है। सुदृढीकरण सीखने के माहौल में एजेंट के व्यवहार को आकार देने में रीइन्फोर्सर्स महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। अपने कार्यों के परिणामों के बारे में फीडबैक प्रदान करके, रीइन्फोर्सर्स एजेंट को यह जानने में मदद करते हैं कि कौन से व्यवहार प्रभावी हैं और कौन से नहीं, और तदनुसार अपनी नीति को समायोजित करते हैं।

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