Isu reka bentuk ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan

Isu reka bentuk ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan memerlukan contoh kod khusus

Pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin yang matlamatnya adalah untuk mempelajari cara mengambil tindakan yang memaksimumkan ganjaran terkumpul melalui interaksi dengan persekitaran. Dalam pembelajaran peneguhan, ganjaran memainkan peranan penting Ia merupakan isyarat dalam proses pembelajaran ejen dan digunakan untuk membimbing tingkah lakunya. Walau bagaimanapun, reka bentuk ganjaran adalah masalah yang mencabar, dan reka bentuk ganjaran yang munasabah boleh mempengaruhi prestasi algoritma pembelajaran pengukuhan.

Dalam pembelajaran pengukuhan, ganjaran boleh dilihat sebagai jambatan komunikasi antara ejen dan persekitaran, yang boleh memberitahu ejen betapa baik atau buruknya tindakan semasa. Secara umumnya, ganjaran boleh dibahagikan kepada dua jenis: ganjaran jarang dan ganjaran padat. Ganjaran jarang merujuk kepada ganjaran yang diberikan pada hanya beberapa titik masa tertentu dalam tugasan, manakala ganjaran padat mempunyai isyarat ganjaran pada setiap titik masa. Ganjaran yang padat memudahkan ejen mempelajari strategi tindakan yang betul daripada ganjaran yang jarang kerana ia memberikan lebih banyak maklumat maklum balas. Walau bagaimanapun, ganjaran jarang adalah lebih biasa dalam tugas dunia sebenar, yang membawa cabaran kepada reka bentuk ganjaran.

Matlamat reka bentuk ganjaran adalah untuk memberikan ejen isyarat maklum balas yang paling tepat yang mungkin supaya ia dapat mempelajari strategi terbaik dengan cepat dan berkesan. Dalam kebanyakan kes, kami mahukan fungsi ganjaran yang memberikan ganjaran yang tinggi apabila ejen mencapai matlamat yang telah ditetapkan, dan ganjaran atau penalti yang rendah apabila ejen membuat keputusan yang salah. Walau bagaimanapun, mereka bentuk fungsi ganjaran yang munasabah bukanlah tugas yang mudah.

Untuk menyelesaikan masalah reka bentuk ganjaran, pendekatan biasa adalah menggunakan demonstrasi berasaskan pakar manusia untuk membimbing pembelajaran ejen. Dalam kes ini, pakar manusia memberikan ejen satu siri urutan tindakan sampel dan ganjaran mereka Ejen belajar daripada sampel ini untuk membiasakan diri dengan tugas itu dan secara beransur-ansur meningkatkan strateginya dalam interaksi seterusnya. Kaedah ini boleh menyelesaikan masalah reka bentuk ganjaran dengan berkesan, tetapi ia juga meningkatkan kos buruh, dan sampel pakar mungkin tidak betul sepenuhnya.

Pendekatan lain ialah menggunakan pembelajaran peneguhan songsang (Inverse Reinforcement Learning) untuk menyelesaikan masalah reka bentuk ganjaran. Pembelajaran peneguhan songsang ialah kaedah memperoleh fungsi ganjaran daripada tingkah laku yang diperhatikan. Ia menganggap bahawa ejen cuba memaksimumkan fungsi ganjaran yang berpotensi semasa proses pembelajaran Dengan memperoleh secara songsang fungsi ganjaran ini daripada tingkah laku yang diperhatikan, Ejen boleh disediakan dengan lebih isyarat ganjaran yang tepat. Idea teras pembelajaran peneguhan songsang adalah untuk mentafsir tingkah laku yang diperhatikan sebagai strategi optimum dan membimbing pembelajaran ejen dengan menyimpulkan fungsi ganjaran yang sepadan dengan strategi optimum ini.

Berikut ialah contoh kod mudah pembelajaran peneguhan songsang, menunjukkan cara membuat kesimpulan fungsi ganjaran daripada tingkah laku yang diperhatikan:

import numpy as np

def inverse_reinforcement_learning(expert_trajectories):
    # 计算状态特征向量的均值
    feature_mean = np.mean(expert_trajectories, axis=0)
    
    # 构建状态特征矩阵
    feature_matrix = np.zeros((len(expert_trajectories), len(feature_mean)))
    for i in range(len(expert_trajectories)):
        feature_matrix[i] = expert_trajectories[i] - feature_mean
    
    # 使用最小二乘法求解奖励函数的权重向量
    weights = np.linalg.lstsq(feature_matrix, np.ones((len(expert_trajectories),)))[0]
    
    return weights

# 生成示例轨迹数据
expert_trajectories = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 1], [2, 2]])

# 使用逆强化学习得到奖励函数的权重向量
weights = inverse_reinforcement_learning(expert_trajectories)

print("奖励函数的权重向量：", weights)

Kod di atas menggunakan kaedah kuasa dua terkecil untuk menyelesaikan vektor berat fungsi ganjaran boleh digunakan untuk mengira ganjaran mana-mana vektor ciri keadaan. Melalui pembelajaran peneguhan songsang, fungsi ganjaran yang munasabah boleh dipelajari daripada data sampel untuk membimbing proses pembelajaran ejen.

Ringkasnya, reka bentuk ganjaran merupakan isu penting dan mencabar dalam pembelajaran pengukuhan. Reka bentuk ganjaran yang munasabah boleh mempengaruhi prestasi algoritma pembelajaran pengukuhan. Dengan memanfaatkan kaedah seperti demonstrasi berasaskan pakar manusia atau pembelajaran peneguhan songsang, masalah reka bentuk ganjaran dapat diselesaikan dan ejen boleh diberikan isyarat ganjaran yang tepat untuk membimbing proses pembelajarannya.

Atas ialah kandungan terperinci Isu reka bentuk ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!