Algoritma kecerunan dasar pembelajaran pengukuhan

Algoritma kecerunan dasar ialah algoritma pembelajaran pengukuhan yang penting ialah mencari strategi terbaik dengan mengoptimumkan fungsi dasar secara langsung. Berbanding dengan kaedah mengoptimumkan fungsi nilai secara tidak langsung, algoritma kecerunan dasar mempunyai penumpuan dan kestabilan yang lebih baik, dan boleh menangani masalah ruang tindakan berterusan, jadi ia digunakan secara meluas. Kelebihan algoritma ini ialah ia boleh mempelajari secara langsung parameter dasar tanpa memerlukan fungsi nilai anggaran. Ini membolehkan algoritma kecerunan dasar untuk mengatasi masalah kompleks ruang keadaan dimensi tinggi dan ruang tindakan berterusan. Di samping itu, algoritma kecerunan dasar juga boleh menganggarkan kecerunan melalui pensampelan, dengan itu meningkatkan kecekapan pengiraan. Secara ringkasnya, algoritma kecerunan dasar ialah kaedah yang berkuasa dan fleksibel untuk

Dalam algoritma kecerunan dasar, kita perlu mentakrifkan fungsi dasar pi(a|s), yang memberikan kebarangkalian untuk mengambil tindakan a dalam keadaan s . Matlamat kami adalah untuk mengoptimumkan fungsi dasar ini supaya ia menghasilkan ganjaran maksimum yang dijangkakan dalam erti kata ganjaran kumulatif jangka panjang. Khususnya, kita perlu memaksimumkan jangkaan pulangan J(theta) bagi fungsi dasar:

J(theta)=mathbb{E}_{tausim p_theta(tau)}[R(tau)]

di mana , theta ialah parameter fungsi dasar, tau mewakili trajektori, p_theta(tau) ialah taburan kebarangkalian trajektori tau yang dijana oleh fungsi dasar, dan R(tau) ialah pulangan trajektori tau.

Untuk memaksimumkan jangkaan pulangan J(theta), kita perlu mengoptimumkan fungsi dasar dan menggunakan algoritma pendakian kecerunan. Secara khusus, kita perlu mengira kecerunan fungsi dasar nabla_theta J(theta), dan kemudian mengemas kini parameter theta fungsi dasar mengikut arah kecerunan. Kecerunan fungsi dasar boleh dikira menggunakan teknik pensampelan kepentingan dan kecerunan logaritma.

nabla_theta J(theta)=mathbb{E}_{tausim p_theta(tau)}[sum_{t=0}^{T-1}nabla_thetalogpi(a_t|s_t)R(tau)]

Antaranya, T ialah panjang trajektori, logpi(a_t|s_t) ialah logaritma bagi fungsi dasar, yang mewakili logaritma kebarangkalian mengambil tindakan a_t dalam keadaan s_t, dan R(tau) ialah ganjaran bagi trajektori.

Algoritma kecerunan dasar boleh menggunakan kaedah pengoptimuman yang berbeza untuk mengemas kini parameter fungsi dasar. Antaranya, kaedah pengoptimuman berasaskan kecerunan adalah kaedah yang biasa digunakan. Khususnya, kita boleh menggunakan algoritma pendakian kecerunan stokastik (SGA) untuk mengemas kini parameter fungsi dasar, formulanya adalah seperti berikut:

theta_{t+1}=theta_t+alphanabla_thetahat{J}(theta_t)

di mana, alfa ialah kadar pembelajaran, hat{J}(theta_t) menggunakan pulangan purata bagi kumpulan trajektori untuk menganggarkan pulangan yang dijangkakan J(theta_t). Dalam aplikasi praktikal, kita boleh menggunakan rangkaian saraf untuk mewakili fungsi dasar, kemudian menggunakan algoritma perambatan belakang untuk mengira kecerunan fungsi dasar, dan menggunakan pengoptimum untuk mengemas kini parameter fungsi dasar.

Algoritma kecerunan dasar mempunyai banyak variasi, seperti algoritma kecerunan dasar garis dasar, algoritma Actor-Critic, algoritma TRPO dan algoritma PPO, dsb. Algoritma ini semua menggunakan teknik yang berbeza untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan algoritma kecerunan dasar. Sebagai contoh, algoritma kecerunan dasar garis dasar mengurangkan varians dengan memperkenalkan fungsi garis dasar, algoritma Actor-Critic meningkatkan kecekapan dengan memperkenalkan fungsi nilai, algoritma TRPO memastikan penumpuan dengan mengehadkan amplitud kemas kini fungsi dasar, dan algoritma PPO menggunakan teknik seperti menggunting dan memotong Untuk mengimbangi kemas kini fungsi dasar dan memastikan kestabilan.

Algoritma kecerunan dasar digunakan secara meluas dalam amalan dan telah berjaya digunakan dalam banyak bidang, seperti kawalan robot, permainan permainan, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb. Ia mempunyai banyak kelebihan, seperti keupayaan untuk menangani masalah ruang tindakan berterusan, penumpuan dan kestabilan yang lebih baik, dsb. Walau bagaimanapun, algoritma kecerunan dasar juga mempunyai beberapa masalah, seperti penumpuan perlahan dan terdedah kepada penyelesaian optimum tempatan. Oleh itu, penyelidikan masa depan perlu menambah baik lagi algoritma kecerunan dasar untuk meningkatkan prestasi dan julat aplikasinya.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma kecerunan dasar pembelajaran pengukuhan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!