Kaedah untuk mengoptimumkan AB menggunakan pembelajaran peneguhan kecerunan dasar

Pengujian AB ialah teknologi yang digunakan secara meluas dalam percubaan dalam talian. Tujuan utamanya adalah untuk membandingkan dua atau lebih versi halaman atau aplikasi untuk menentukan versi yang mencapai matlamat perniagaan yang lebih baik. Matlamat ini boleh berupa kadar klikan, kadar penukaran, dsb. Sebaliknya, pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan pembelajaran percubaan dan kesilapan untuk mengoptimumkan strategi membuat keputusan. Pembelajaran peneguhan kecerunan dasar ialah kaedah pembelajaran pengukuhan khas yang bertujuan untuk memaksimumkan ganjaran terkumpul dengan mempelajari dasar yang optimum. Kedua-duanya mempunyai aplikasi yang berbeza dalam mengoptimumkan matlamat perniagaan.

Dalam ujian AB, kami menganggap versi halaman yang berbeza sebagai tindakan yang berbeza dan matlamat perniagaan boleh dianggap sebagai penunjuk penting isyarat ganjaran. Untuk mencapai matlamat perniagaan yang dimaksimumkan, kami perlu mereka strategi yang boleh memilih versi halaman yang sesuai dan memberikan isyarat ganjaran yang sepadan berdasarkan matlamat perniagaan. Dalam hal ini, kaedah pembelajaran peneguhan kecerunan dasar boleh diaplikasikan untuk mempelajari dasar yang optimum. Melalui lelaran dan pengoptimuman berterusan, kami boleh meningkatkan prestasi versi halaman untuk mencapai matlamat perniagaan yang optimum.

Idea asas pembelajaran peneguhan kecerunan dasar adalah untuk memaksimumkan ganjaran terkumpul yang dijangkakan dengan mengemas kini kecerunan parameter dasar. Dalam ujian AB, kita boleh mentakrifkan parameter strategi sebagai kebarangkalian pemilihan untuk setiap versi halaman. Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan fungsi softmax untuk menukar kebarangkalian pemilihan bagi setiap versi halaman kepada taburan kebarangkalian. Fungsi softmax ditakrifkan seperti berikut: softmax(x) = exp(x) / sum(exp(x)) Antaranya, x mewakili kebarangkalian pemilihan setiap versi halaman. Dengan memasukkan kebarangkalian pemilihan ke dalam fungsi softmax, kita boleh mendapatkan taburan kebarangkalian normal yang menentukan kebarangkalian pemilihan untuk setiap versi halaman. Dengan cara ini, kami boleh meningkatkan kesan ujian AB dengan mengira kecerunan dan mengemas kini parameter dasar untuk meningkatkan kebarangkalian memilih versi halaman yang lebih berpotensi. Idea teras pembelajaran pengukuhan kecerunan dasar ialah kemas kini parameter berasaskan kecerunan, supaya dasar

pi(a|s;theta)=frac{e^{h(s,a;theta)}}{ sum_{a'} e^{h(s,a';theta)}}

di mana, pi(a|s;theta) mewakili kebarangkalian memilih tindakan a dalam keadaan s, h(s,a; theta) ialah keadaan s dan fungsi berparameter tindakan a, theta ialah parameter dasar.

Dalam pembelajaran pengukuhan kecerunan dasar, kita perlu memaksimumkan ganjaran terkumpul yang dijangkakan, iaitu:

J(theta)=mathbb{E}_{tausimpi_{theta}}[sum_{t=0}^ { T-1}r_t]

di mana, tau mewakili proses ujian AB yang lengkap, T mewakili bilangan langkah masa ujian dan r_t mewakili ganjaran yang diperoleh pada langkah masa t. Kami boleh menggunakan kaedah pendakian kecerunan untuk mengemas kini parameter dasar Persamaan kemas kini ialah:

theta_{t+1}=theta_t+alphasum_{t=0}^{T-1}nabla_{theta}logpi(a_t). |s_t; theta)r_t

di mana alpha ialah kadar pembelajaran dan nabla_{theta}logpi(a_t|s_t;theta) ialah kecerunan dasar. Maksud persamaan kemas kini ini ialah dengan melaraskan parameter dasar sepanjang arah kecerunan dasar, kebarangkalian memilih versi halaman sasaran perniagaan tinggi boleh ditingkatkan, dengan itu memaksimumkan ganjaran terkumpul yang dijangkakan.

Dalam aplikasi praktikal, pembelajaran pengukuhan kecerunan dasar perlu mempertimbangkan beberapa isu, seperti cara memilih perwakilan negeri, cara memilih fungsi ganjaran, dsb. Dalam ujian AB, perwakilan status boleh termasuk atribut pengguna, kaedah paparan halaman, kandungan halaman, dsb. Fungsi ganjaran boleh ditetapkan berdasarkan matlamat perniagaan, seperti kadar klikan, kadar penukaran, dsb. Pada masa yang sama, untuk mengelakkan kesan negatif dalam aplikasi sebenar, kami harus menjalankan simulasi sebelum ujian AB, dan kami harus mengehadkan strategi untuk memastikan strategi kami selamat dan stabil.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah untuk mengoptimumkan AB menggunakan pembelajaran peneguhan kecerunan dasar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!