Pembelajaran peneguhan songsang: definisi, prinsip dan aplikasi

Pembelajaran Pengukuhan Songsang (IRL) ialah teknik pembelajaran mesin yang menggunakan tingkah laku yang diperhatikan untuk menyimpulkan motivasi yang mendasarinya. Tidak seperti pembelajaran pengukuhan tradisional, IRL tidak memerlukan isyarat ganjaran yang jelas, sebaliknya menyimpulkan potensi fungsi ganjaran melalui tingkah laku. Kaedah ini menyediakan cara yang berkesan untuk memahami dan mensimulasikan tingkah laku manusia.

IRL berfungsi berdasarkan rangka kerja Proses Keputusan Markov (MDP). Dalam MDP, ejen berinteraksi dengan persekitaran dengan memilih tindakan yang berbeza. Persekitaran akan memberi isyarat ganjaran berdasarkan tindakan ejen. Matlamat IRL adalah untuk membuat kesimpulan fungsi ganjaran yang tidak diketahui daripada tingkah laku ejen yang diperhatikan untuk menerangkan tingkah laku ejen. Dengan menganalisis tindakan yang dipilih oleh ejen di negeri yang berbeza, IRL boleh memodelkan keutamaan dan matlamat ejen. Fungsi ganjaran sedemikian boleh digunakan untuk mengoptimumkan lagi strategi membuat keputusan ejen dan meningkatkan prestasi dan kebolehsuaiannya. IRL mempunyai potensi aplikasi yang luas dalam banyak bidang seperti robotik dan pembelajaran pengukuhan.

IRL mempunyai pelbagai aplikasi praktikal, termasuk kawalan robot, pemanduan autonomi, ejen permainan, transaksi kewangan dan bidang lain. Dari segi kawalan robot, IRL boleh menyimpulkan niat dan motivasi di sebalik pakar dengan memerhatikan tingkah laku mereka, dengan itu membantu robot mempelajari strategi tingkah laku yang lebih pintar. Dalam bidang pemanduan autonomi, IRL boleh menggunakan tingkah laku pemandu manusia untuk mempelajari strategi pemanduan yang lebih bijak. Kaedah pembelajaran ini boleh meningkatkan keselamatan dan kebolehsuaian sistem pemanduan autonomi. Selain itu, IRL juga mempunyai prospek aplikasi yang luas dalam ejen permainan dan transaksi kewangan. Ringkasnya, aplikasi IRL dalam banyak bidang boleh membawa dorongan penting kepada pembangunan sistem pintar.

Kaedah pelaksanaan IRL terutamanya termasuk fungsi dan kaedah ganjaran inferens data berdasarkan keturunan kecerunan. Antaranya, kaedah berdasarkan keturunan kecerunan adalah antara yang paling biasa digunakan. Ia menerangkan tingkah laku ejen dengan mengemas kini secara berulang fungsi ganjaran untuk mendapatkan fungsi ganjaran yang optimum.

Kaedah berasaskan keturunan kecerunan biasanya memerlukan polisi ejen sebagai input. Dasar ini boleh menjadi dasar rawak, dasar pakar manusia atau dasar pembelajaran pengukuhan terlatih. Dalam proses lelaran algoritma, strategi ejen akan dioptimumkan secara berterusan untuk mendekati strategi optimum secara beransur-ansur. Dengan mengoptimumkan fungsi ganjaran dan strategi ejen secara berulang, IRL boleh mencari satu set fungsi ganjaran optimum dan strategi optimum untuk mencapai tingkah laku optimum ejen.

IRL juga mempunyai beberapa varian yang biasa digunakan, seperti pembelajaran tetulang songsang entropi maksimum (MaxEnt IRL) dan pembelajaran tetulang songsang berasaskan pembelajaran mendalam (Deep IRL). MaxEnt IRL ialah algoritma pembelajaran tetulang songsang dengan matlamat memaksimumkan entropi Tujuannya adalah untuk mencari fungsi dan strategi ganjaran yang optimum, supaya ejen boleh lebih meneroka semasa pelaksanaan. Deep IRL menggunakan rangkaian neural dalam untuk menganggarkan fungsi ganjaran, yang boleh mengendalikan ruang keadaan berskala besar dan berdimensi tinggi dengan lebih baik.

Ringkasnya, IRL ialah teknologi pembelajaran mesin yang sangat berguna yang boleh membantu ejen menyimpulkan motivasi dan niat asas di sebalik tingkah laku yang diperhatikan. IRL digunakan secara meluas dalam bidang seperti pemanduan autonomi, kawalan robot dan ejen permainan. Pada masa hadapan, dengan perkembangan teknologi seperti pembelajaran mendalam dan pembelajaran pengukuhan, IRL juga akan digunakan dan dibangunkan dengan lebih meluas. Antaranya, beberapa hala tuju penyelidikan baharu, seperti pembelajaran peneguhan songsang berasaskan pelbagai agen, pembelajaran peneguhan songsang berasaskan bahasa semula jadi, dsb., juga akan terus menggalakkan pembangunan dan aplikasi teknologi IRL.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran peneguhan songsang: definisi, prinsip dan aplikasi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!