Înțelegerea lui Barto: un ghid cuprinzător al algoritmului revoluționar de învățare prin întărire
Barto este un tip de arhitectură de rețea neuronală concepută special pentru rezolvarea problemelor de învățare prin consolidare. A fost introdus de David Silver et al. în 2018 și de atunci a fost adoptată pe scară largă în domeniu.
Învățarea prin consolidare este un subdomeniu al învățării automate care implică antrenarea unui agent pentru a lua decizii într-un mediu pentru a maximiza un semnal de recompensă. Scopul agentului este de a învăța o politică care mapează statele cu acțiunile care maximizează recompensa cumulativă așteptată în timp.
Barto este conceput pentru a aborda unele dintre provocările învățării prin consolidare, cum ar fi compromisurile de explorare-exploatare și starea de dimensiuni înalte. și spații de acțiune. Utilizează o combinație de tehnici precum rețele neuronale profunde, eșantionarea importanței și învățarea în afara politicii pentru a îmbunătăți eficiența și eficacitatea algoritmilor de învățare prin întărire.
Una dintre inovațiile cheie ale lui Barto este utilizarea unei „rețele țintă” care este actualizată. mai rar decât rețeaua principală de politici. Acest lucru permite agentului să învețe mai lent și mai atent în primele etape de formare și apoi să treacă la o rată de învățare mai rapidă pe măsură ce devine mai încrezător în politicile sale. Acest lucru poate ajuta la evitarea supraestimării funcției de valoare și la îmbunătățirea stabilității procesului de antrenament.
Barto a fost folosit pentru a rezolva o varietate de probleme provocatoare de învățare prin întărire, inclusiv jocul Atari și controlul brațelor robotice. Este un instrument important pentru cercetătorii și practicienii care lucrează în domeniul inteligenței artificiale și al învățării automate.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
