Fungsi nilai dalam pembelajaran pengukuhan dan kepentingan persamaan Bellmannya

Pembelajaran pengukuhan ialah satu cabang pembelajaran mesin yang bertujuan untuk mempelajari tindakan optimum dalam persekitaran tertentu melalui percubaan dan kesilapan. Antaranya, fungsi nilai dan persamaan Bellman adalah konsep utama dalam pembelajaran pengukuhan dan membantu kami memahami prinsip asas bidang ini.

Fungsi nilai ialah nilai jangkaan pulangan jangka panjang yang dijangka diperolehi dalam keadaan tertentu. Dalam pembelajaran pengukuhan, kita sering menggunakan ganjaran untuk menilai kebaikan sesuatu tindakan. Ganjaran boleh dibuat serta-merta atau ditangguhkan, dengan kesan berlaku dalam langkah masa hadapan. Oleh itu, kita boleh membahagikan fungsi nilai kepada dua kategori: fungsi nilai keadaan dan fungsi nilai tindakan. Fungsi nilai keadaan menilai nilai mengambil tindakan dalam keadaan tertentu, manakala fungsi nilai tindakan menilai nilai mengambil tindakan tertentu dalam keadaan tertentu. Dengan mengira dan mengemas kini fungsi nilai, algoritma pembelajaran pengukuhan boleh mencari strategi optimum untuk memaksimumkan pulangan jangka panjang.

Fungsi nilai keadaan ialah pulangan yang dijangkakan yang boleh diperolehi dengan mengamalkan strategi optimum dalam keadaan tertentu. Kita boleh menganggarkan fungsi nilai keadaan dengan mengira pulangan yang dijangkakan daripada melaksanakan strategi tertentu dalam keadaan semasa. Kaedah Monte Carlo dan kaedah pembelajaran perbezaan masa adalah kaedah yang biasa digunakan untuk menganggar fungsi nilai keadaan.

Fungsi nilai tindakan merujuk kepada pulangan yang dijangkakan yang mungkin diperolehi selepas mengambil tindakan dalam keadaan tertentu. Algoritma Q-learning dan algoritma SARSA boleh digunakan untuk menganggar fungsi nilai tindakan. Algoritma ini membuat anggaran dengan mengira pulangan yang dijangkakan daripada mengambil tindakan tertentu dalam keadaan semasa.

Persamaan Bellman ialah konsep penting dalam pembelajaran pengukuhan dan digunakan untuk mengira secara rekursif fungsi nilai keadaan. Persamaan Bellman boleh dibahagikan kepada dua jenis: persamaan Bellman untuk fungsi nilai keadaan dan persamaan Bellman untuk fungsi nilai tindakan. Yang pertama dikira melalui fungsi nilai keadaan seterusnya dan ganjaran segera, manakala yang kedua perlu mempertimbangkan kesan tindakan yang diambil ke atas nilai. Persamaan ini memainkan peranan penting dalam algoritma pembelajaran pengukuhan, membantu ejen belajar dan membuat keputusan yang optimum.

Persamaan Bellman bagi fungsi nilai keadaan menyatakan bahawa fungsi nilai keadaan boleh dikira secara rekursif oleh fungsi nilai keadaan seterusnya keadaan itu dan ganjaran segera. Formula matematik ialah:

V(s)=E[R+γV(s')]

di mana, V(s) mewakili fungsi nilai keadaan s yang diwakili selepas mengambil tindakan tertentu dalam negeri s Pulangan segera yang diperolehi mewakili faktor diskaun, digunakan untuk mengukur kepentingan pulangan masa hadapan E mewakili nilai yang dijangkakan;

Persamaan Bellman bagi fungsi nilai tindakan menyatakan bahawa fungsi nilai untuk mengambil tindakan dalam satu keadaan boleh dikira secara rekursif melalui fungsi nilai keadaan tindakan seterusnya dan ganjaran serta-merta. Formula matematiknya ialah:

Q(s,a)=E[R+γQ(s',a')]

di mana, Q(s,a) mewakili nilai mengambil tindakan a dalam keadaan s Fungsi; R mewakili ganjaran segera selepas mengambil tindakan dalam keadaan s mewakili nilai yang dijangkakan s' yang dimasukkan selepas mengambil tindakan a; tindakan cemerlang negeri.

Persamaan Bellman ialah persamaan yang sangat penting dalam pembelajaran pengukuhan Ia menyediakan kaedah pengiraan rekursif yang berkesan untuk menganggar fungsi nilai keadaan dan fungsi nilai tindakan. Persamaan Bellman boleh dikira secara rekursif menggunakan algoritma pembelajaran tetulang berasaskan fungsi nilai, seperti algoritma lelaran nilai, algoritma lelaran dasar dan algoritma Q-pembelajaran.

Ringkasnya, fungsi nilai dan persamaan Bellman adalah dua konsep penting dalam pembelajaran peneguhan, dan ia adalah asas untuk memahami pembelajaran peneguhan. Dengan menganggarkan fungsi nilai dan mengira persamaan Bellman secara rekursif, kita boleh mencari strategi optimum untuk mengambil tindakan optimum dalam persekitaran tertentu dan memaksimumkan pulangan jangka panjang.

Atas ialah kandungan terperinci Fungsi nilai dalam pembelajaran pengukuhan dan kepentingan persamaan Bellmannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!