Barto 이해: 혁신적인 강화 학습 알고리즘에 대한 종합 가이드

Barto는 강화 학습 문제를 해결하기 위해 특별히 설계된 신경망 아키텍처 유형입니다. David Silver et al.에 의해 소개되었습니다. 2018년에 이후 현장에서 널리 채택되었습니다.

강화 학습은 보상 신호를 최대화하기 위해 환경에서 결정을 내릴 수 있도록 에이전트를 훈련시키는 기계 학습의 하위 분야입니다. 에이전트의 목표는 시간이 지남에 따라 예상되는 누적 보상을 최대화하는 작업에 상태를 매핑하는 정책을 학습하는 것입니다.

Barto는 탐색-이용 트레이드오프 및 고차원 상태와 같은 강화 학습의 일부 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 그리고 행동 공간. 강화 학습 알고리즘의 효율성과 효과를 향상시키기 위해 심층 신경망, 중요도 샘플링, 정책 외 학습과 같은 기술을 조합하여 사용합니다. Barto의 주요 혁신 중 하나는 업데이트된 "대상 네트워크"를 사용하는 것입니다. 기본 정책 네트워크보다 빈도가 낮습니다. 이를 통해 에이전트는 훈련 초기 단계에서 더 느리고 신중하게 학습한 다음 정책에 대한 확신이 커짐에 따라 더 빠른 학습 속도로 전환할 수 있습니다. 이는 가치 함수의 과대평가를 방지하고 훈련 과정의 안정성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

Barto는 Atari 게임 플레이 및 로봇 팔 제어를 포함하여 다양하고 까다로운 강화 학습 문제를 해결하는 데 사용되었습니다. 인공지능과 머신러닝 분야에서 일하는 연구자와 실무자에게 중요한 도구입니다.