Barto megértése: Átfogó útmutató a forradalmian megerősítő tanulási algoritmushoz
A Barto egyfajta neurális hálózati architektúra, amelyet kifejezetten a megerősítési tanulási problémák megoldására terveztek. David Silver és munkatársai vezették be. 2018-ban, és azóta széles körben elterjedt a területen.
A megerősítő tanulás a gépi tanulás egyik részterülete, amely magában foglalja az ügynök képzését, hogy döntéseket hozzon egy környezetben a jutalomjel maximalizálása érdekében. Az ügynök célja egy olyan politika elsajátítása, amely az állapotokat olyan cselekvésekhez rendeli hozzá, amelyek maximalizálják a várható halmozott jutalmat az idő múlásával.
A Barto célja, hogy megbirkózzon a megerősítő tanulás bizonyos kihívásaival, mint például a feltárás és a kiaknázás közötti kompromisszumok és a nagy dimenziós állapot és akcióterek. Olyan technikák kombinációját alkalmazza, mint például a mély neurális hálózatok, a fontossági mintavétel és az irányelveken kívüli tanulás, hogy javítsa a megerősítő tanulási algoritmusok hatékonyságát és eredményességét. A Barto egyik kulcsfontosságú újítása a frissített „célhálózat” használata. ritkábban, mint a fő politikai hálózat. Ez lehetővé teszi az ügynök számára, hogy lassabban és körültekintőbben tanuljon a képzés korai szakaszában, majd gyorsabb tanulási sebességre váltson, ahogy magabiztosabbá válik irányelveiben. Ez segíthet elkerülni az értékfüggvény túlbecslését, és javítja a képzési folyamat stabilitását.
A Barto-t számos kihívást jelentő megerősítési tanulási probléma megoldására használták, beleértve az Atari játékokat és a robotkarok vezérlését. Fontos eszköz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén dolgozó kutatók és gyakorlati szakemberek számára.
Ez tetszik
Ez nem tetszik
Tartalmi Hiba jelentése
Megosztás
