Zrozumienie Barto: kompleksowy przewodnik po rewolucyjnym algorytmie uczenia się przez wzmacnianie

Barto to rodzaj architektury sieci neuronowej zaprojektowanej specjalnie do rozwiązywania problemów związanych z uczeniem się przez wzmacnianie. Został on wprowadzony przez Davida Silvera i in. w 2018 r. i od tego czasu zostało szeroko przyjęte w tej dziedzinie.

Uczenie się przez wzmacnianie to poddziedzina uczenia maszynowego, która obejmuje szkolenie agenta w zakresie podejmowania decyzji w środowisku w celu maksymalizacji sygnału nagrody. Celem agenta jest nauczenie się polityki, która odwzorowuje stany na działania, które maksymalizują oczekiwaną skumulowaną nagrodę w czasie.…
Barto został zaprojektowany tak, aby stawić czoła niektórym wyzwaniom uczenia się przez wzmacnianie, takim jak kompromis w zakresie eksploracji i eksploatacji oraz stan wielowymiarowy i przestrzenie akcji. Wykorzystuje kombinację technik, takich jak głębokie sieci neuronowe, próbkowanie ważności i uczenie się poza polityką, aby poprawić wydajność i skuteczność algorytmów uczenia się przez wzmacnianie.

Jedną z kluczowych innowacji Barto jest wykorzystanie „sieci docelowej”, która jest aktualizowana rzadziej niż główna sieć polityczna. Dzięki temu agent może uczyć się wolniej i ostrożniej na wczesnych etapach szkolenia, a następnie przejść na szybsze tempo uczenia się, gdy nabierze większej pewności w swoich zasadach. Może to pomóc uniknąć przeszacowania funkcji wartości i poprawić stabilność procesu szkoleniowego.

Barto był używany do rozwiązywania różnych trudnych problemów związanych z uczeniem się przez wzmacnianie, w tym graniem w gry Atari i kontrolowaniem ramion robotów. Jest ważnym narzędziem dla badaczy i praktyków zajmujących się sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.