Memahami Barto: Panduan Komprehensif Algoritma Pembelajaran Penguatan Revolusioner

Barto adalah jenis arsitektur jaringan saraf yang dirancang khusus untuk memecahkan masalah pembelajaran penguatan. Itu diperkenalkan oleh David Silver dkk. pada tahun 2018 dan sejak itu telah diadopsi secara luas di lapangan.

Pembelajaran penguatan adalah subbidang pembelajaran mesin yang melibatkan pelatihan agen untuk membuat keputusan dalam suatu lingkungan guna memaksimalkan sinyal imbalan. Tujuan agen adalah mempelajari kebijakan yang memetakan negara ke tindakan yang memaksimalkan imbalan kumulatif yang diharapkan dari waktu ke waktu.

Barto dirancang untuk mengatasi beberapa tantangan pembelajaran penguatan, seperti trade-off eksplorasi-eksploitasi dan keadaan berdimensi tinggi dan ruang tindakan. Ini menggunakan kombinasi teknik seperti jaringan saraf dalam, pengambilan sampel penting, dan pembelajaran di luar kebijakan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas algoritma pembelajaran penguatan.

Salah satu inovasi utama Barto adalah penggunaan "jaringan target" yang diperbarui lebih jarang dibandingkan jaringan kebijakan utama. Hal ini memungkinkan agen untuk belajar lebih lambat dan hati-hati pada tahap awal pelatihan, lalu beralih ke kecepatan pembelajaran yang lebih cepat saat agen menjadi lebih yakin dengan kebijakannya. Hal ini dapat membantu menghindari penilaian berlebihan terhadap fungsi nilai dan meningkatkan stabilitas proses pelatihan.

Barto telah digunakan untuk memecahkan berbagai masalah pembelajaran penguatan yang menantang, termasuk memainkan permainan Atari dan mengendalikan lengan robot. Ini adalah alat penting bagi para peneliti dan praktisi yang bekerja di bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.