ทำความเข้าใจกับบาร์โต: คู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับอัลกอริทึมการเรียนรู้การเสริมกำลังแบบปฏิวัติ
Barto เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาการเรียนรู้แบบเสริมกำลังโดยเฉพาะ ได้รับการแนะนำโดย David Silver และคณะ ในปี 2018 และตั้งแต่นั้นมาก็ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในสาขานี้ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมตัวแทนในการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมเพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลสูงสุด เป้าหมายของตัวแทนคือการเรียนรู้นโยบายที่แมปรัฐกับการกระทำที่เพิ่มรางวัลสะสมที่คาดหวังไว้สูงสุดเมื่อเวลาผ่านไป
Barto ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายบางประการของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เช่น การแลกเปลี่ยนการสำรวจและการแสวงหาผลประโยชน์ และสถานะในมิติสูง และพื้นที่ปฏิบัติการ ใช้การผสมผสานของเทคนิคต่างๆ เช่น โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก การสุ่มตัวอย่างความสำคัญ และการเรียนรู้นอกนโยบายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง หนึ่งในนวัตกรรมที่สำคัญของ Barto คือการใช้ "เครือข่ายเป้าหมาย" ที่ได้รับการอัปเดต น้อยกว่าเครือข่ายนโยบายหลัก ซึ่งช่วยให้ตัวแทนเรียนรู้ได้ช้าและรอบคอบมากขึ้นในช่วงแรกของการฝึกอบรม จากนั้นจึงเปลี่ยนไปใช้อัตราการเรียนรู้ที่เร็วขึ้นเมื่อมีความมั่นใจในนโยบายมากขึ้น สิ่งนี้สามารถช่วยหลีกเลี่ยงการประเมินค่าสูงเกินไปของฟังก์ชันค่าและปรับปรุงความเสถียรของกระบวนการฝึกอบรม
Barto ถูกนำมาใช้เพื่อแก้ปัญหาการเรียนรู้การเสริมกำลังที่ท้าทายที่หลากหลาย รวมถึงการเล่นเกม Atari และการควบคุมแขนหุ่นยนต์ เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานที่ทำงานในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
