Bagaimanakah cara menggunakan bahasa Go untuk menjalankan penyelidikan pembelajaran peneguhan mendalam?

Pembelajaran Peneguhan Dalam ialah teknologi canggih yang menggabungkan pembelajaran mendalam dan pembelajaran peneguhan Ia digunakan secara meluas dalam pengecaman pertuturan, pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan bidang lain. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang pantas, cekap dan boleh dipercayai, bahasa Go boleh memberikan bantuan untuk penyelidikan pembelajaran pengukuhan yang mendalam. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk menjalankan penyelidikan pembelajaran peneguhan mendalam.

1. Bahasa Pasang Go dan perpustakaan yang berkaitan

Sebelum mula menggunakan bahasa Go untuk penyelidikan pembelajaran pengukuhan mendalam, anda perlu memasang bahasa Go dan perpustakaan yang berkaitan. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:

1. Pasang bahasa Go. Laman web rasmi bahasa Go menyediakan pakej pemasangan dan kod sumber yang sesuai untuk pelbagai sistem, yang boleh dimuat turun dan dipasang di https://golang.org/.
2. Pasang perpustakaan pembelajaran mendalam bahasa Go. Pada masa ini, perpustakaan pembelajaran mendalam dalam bahasa Go terutamanya termasuk GoCV, Gorgonia, dsb. Pustaka ini tersedia di Github Untuk penggunaan khusus, sila rujuk dokumentasi yang sepadan.
3. Pasang perpustakaan pembelajaran pengukuhan bahasa Go. Pada masa ini, perpustakaan pembelajaran pengukuhan yang lebih popular dalam bahasa Go termasuk Golang-rl, GoAI dan Goml. Perpustakaan ini juga tersedia di Github Untuk kegunaan tertentu, sila rujuk dokumentasi yang sepadan.

2. Bina model pembelajaran peneguhan mendalam

Sebelum menggunakan bahasa Go untuk menjalankan penyelidikan pembelajaran peneguhan mendalam, anda perlu membina model pembelajaran peneguhan mendalam terlebih dahulu. Dengan menyemak literatur dan kod yang berkaitan, kita boleh mendapatkan pelaksanaan kod model Rangkaian Q Dalam (Deep Q Network, dirujuk sebagai DQN) yang mudah.

type DQN struct {
    // 神经网络的参数
    weights [][][][]float64 

    // 模型的超参数
    batch_size         int 
    gamma              float64 
    epsilon            float64 
    epsilon_min        float64 
    epsilon_decay      float64 
    learning_rate      float64 
    learning_rate_min  float64 
    learning_rate_decay float64 
}

func (dqn *DQN) Train(env Environment, episodes int) {
    for e := 0; e < episodes; e++ {
        state := env.Reset()
        for {
            // 选择一个行动
            action := dqn.SelectAction(state)

            // 执行该行动
            next_state, reward, done := env.Step(action)

            // 将元组（记忆）存入经验回放缓冲区
            dqn.ReplayBuffer.Add(state, action, reward, next_state, done)

            // 从经验回放缓冲区中采样一批元组
            experiences := dqn.ReplayBuffer.Sample(dqn.BatchSize)

            // 用这批元组来训练神经网络
            dqn.Update(experiences)

            // 更新状态
            state = next_state

            // 判断是否终止
            if done {
                break
            }
        }

        // 调整超参数
        dqn.AdjustHyperparameters()
    }
}

func (dqn *DQN) Update(experiences []Experience) {
    // 计算目标 Q 值
    targets := make([][]float64, dqn.BatchSize)
    for i, e := range experiences {
        target := make([]float64, len(dqn.weights[len(dqn.weights)-1][0]))
        copy(target, dqn.Predict(e.State))
        if e.Done {
            target[e.Action] = e.Reward
        } else {
            max_q := dqn.Predict(e.NextState)
            target[e.Action] = e.Reward + dqn.Gamma*max_q
        }
        targets[i] = target
    }

    // 计算 Q 值的梯度
    grads := dqn.Backpropagate(experiences, targets)

    // 根据梯度更新神经网络的参数
    for i, grad := range grads {
        for j, g := range grad {
            for k, gg := range g {
                dqn.weights[i][j][k] -= dqn.LearningRate * gg
            }
        }
    }
}

func (dqn *DQN) Predict(state []float64) []float64 {
    input := state
    for i, w := range dqn.weights {
        output := make([]float64, len(w[0]))
        for j, ww := range w {
            dot := 0.0
            for k, val := range ww {
                dot += val * input[k]
            }
            output[j] = relu(dot)
        }
        input = output
        if i != len(dqn.weights)-1 {
            input = append(input, bias)
        }
    }
    return input
}

Kod di atas melaksanakan proses latihan DQN yang mudah, termasuk memilih tindakan, melaksanakan tindakan, mengemas kini penimbal main semula pengalaman, mengambil sampel sekumpulan tupel daripada penimbal main semula pengalaman, mengira nilai sasaran Q, mengira kecerunan , Proses seperti mengemas kini rangkaian saraf. Antaranya, proses memilih tindakan dan melaksanakan tindakan perlu bergantung pada persekitaran (Persekitaran), dan proses pensampelan kumpulan tupel daripada penimbal main balik pengalaman, mengira nilai sasaran Q, dan mengira kecerunan dikendalikan untuk ejen tunggal. Perlu diingatkan bahawa DQN yang dilaksanakan oleh kod di atas beroperasi pada ejen tunggal, manakala kebanyakan masalah pembelajaran pengukuhan mendalam melibatkan berbilang ejen yang bekerjasama atau bersaing, jadi penambahbaikan perlu dibuat atas dasar ini.

3. Memperbaik model pembelajaran peneguhan mendalam

Terdapat banyak cara untuk memperbaik model pembelajaran peneguhan mendalam Berikut ialah beberapa kaedah biasa:

1. Kecerunan dasar. (Kecerunan Dasar) kaedah. Kaedah kecerunan dasar mempelajari dasar secara langsung, iaitu, ia tidak membimbing ejen untuk membuat keputusan dengan mengoptimumkan nilai Q, tetapi secara langsung mengoptimumkan polisi. Dalam kaedah kecerunan dasar, kaedah pendakian kecerunan biasanya digunakan untuk mengemas kini dasar.
2. Kaedah Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL). Dalam kaedah pembelajaran pengukuhan pelbagai ejen, terdapat beberapa ejen yang bekerjasama atau bersaing, jadi interaksi antara ejen perlu dipertimbangkan. Algoritma pembelajaran tetulang berbilang ejen biasa termasuk: Pembelajaran Q Koperatif, Pembelajaran Q Nash, Pembelajaran Q Bebas, dsb. Antaranya, algoritma Cooperative Q-Learning menganggap nilai Q semua ejen dan menggabungkannya menjadi nilai Q bersama, dan kemudian mengemas kini nilai Q bersama sebagai nilai Q sasaran setiap ejen.
3. Kaedah Pembelajaran Peneguhan Teragih. Dalam kaedah pembelajaran peneguhan teragih, pelbagai agen digunakan untuk mempelajari tugasan pembelajaran peneguhan secara serentak. Setiap ejen mempunyai sebahagian daripada pengalaman, yang kemudiannya diagregatkan dan model dikemas kini secara berulang.

4 Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk menjalankan penyelidikan pembelajaran peneguhan mendalam, termasuk memasang bahasa Go dan perpustakaan berkaitan, membina model pembelajaran peneguhan mendalam, dan menambah baik model pembelajaran peneguhan mendalam. Menggunakan bahasa Go untuk penyelidikan pembelajaran pengukuhan mendalam boleh memanfaatkan cirinya yang pantas, cekap dan boleh dipercayai untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan penyelidikan. Walaupun kaedah pembelajaran peneguhan mendalam telah mencapai kejayaan besar pada masa ini, masih terdapat banyak masalah dan cabaran yang perlu diselesaikan. Oleh itu, adalah perlu untuk kita terus meneroka aplikasi dan perkembangannya yang lebih mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah cara menggunakan bahasa Go untuk menjalankan penyelidikan pembelajaran peneguhan mendalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!