Понимание Барто: подробное руководство по революционному алгоритму обучения с подкреплением

Барто — это тип архитектуры нейронной сети, специально разработанный для решения задач обучения с подкреплением. Он был представлен Дэвидом Сильвером и др. в 2018 году и с тех пор получил широкое распространение в этой области.

Обучение с подкреплением — это подобласть машинного обучения, которая включает в себя обучение агента принимать решения в окружающей среде, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Цель агента — изучить политику, которая сопоставляет состояния с действиями, которые максимизируют ожидаемое совокупное вознаграждение с течением времени.

Barto предназначен для решения некоторых проблем обучения с подкреплением, таких как компромиссы между исследованием и эксплуатацией и многомерное состояние. и пространства действий. Он использует комбинацию таких методов, как глубокие нейронные сети, выборка по важности и обучение вне политики, чтобы повысить эффективность и результативность алгоритмов обучения с подкреплением.

Одним из ключевых нововведений Барто является использование «целевой сети», которая обновляется. реже, чем основная политическая сеть. Это позволяет агенту учиться медленнее и тщательнее на ранних этапах обучения, а затем переключаться на более высокую скорость обучения по мере того, как он становится более уверенным в своей политике. Это может помочь избежать переоценки функции ценности и повысить стабильность тренировочного процесса.

Barto использовался для решения множества сложных задач обучения с подкреплением, включая игру в игры Atari и управление роботизированными руками. Это важный инструмент для исследователей и практиков, работающих в области искусственного интеллекта и машинного обучения.