Розуміння Барто: вичерпний посібник із революційного алгоритму навчання з підкріпленням

Barto — це тип архітектури нейронної мережі, який спеціально розроблений для вирішення проблем навчання з підкріпленням. Він був представлений Девідом Сільвером та ін. у 2018 році, і з тих пір він отримав широке застосування в цій галузі.

Навчання з підкріпленням – це підсфера машинного навчання, яка передбачає навчання агента приймати рішення в середовищі з метою максимізації сигналу винагороди. Мета агента полягає в тому, щоб вивчити політику, яка відображає стани на дії, які максимізують очікувану кумулятивну винагороду з часом.

Barto розроблено для вирішення деяких проблем навчання з підкріпленням, таких як компроміси розвідки та експлуатації та багатовимірний стан і простори дій. Він використовує комбінацію таких методів, як глибокі нейронні мережі, вибірка важливості та навчання поза політикою, щоб підвищити ефективність і результативність алгоритмів навчання з підкріпленням.

Однією з ключових інновацій Barto є використання «цільової мережі», яка оновлюється рідше, ніж основна мережа політики. Це дозволяє агенту вчитися повільніше й ретельніше на ранніх етапах навчання, а потім перейти до швидшого навчання, коли він стає більш впевненим у своїй політиці. Це може допомогти уникнути переоцінки функції значення та підвищити стабільність процесу навчання.

Barto використовувався для вирішення різноманітних складних завдань із закріпленням навчання, включаючи гру в ігри Atari та керування роботами. Це важливий інструмент для дослідників і практиків, які працюють у сфері штучного інтелекту та машинного навчання.