Обучение с подкреплением и агенты в нейронных сетях

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, в котором агент учится на основе взаимодействия с окружающей средой. Агент выполняет действия и получает вознаграждение или наказание в зависимости от результата действия. Цель агента — максимизировать получаемое вознаграждение.

Основные понятия обучения с подкреплением:

• Агент — сущность, которая взаимодействует с окружающей средой
• Окружающая среда — все, что вне контроля агента
• Состояние — характеристика окружающей среды в определенный момент времени
• Действие — что агент может сделать в окружающей среде
• Вознаграждение — оценка качества действия агента
• Стратегия — правило выбора действий агентом

Агент взаимодействует со средой в дискретные моменты времени t = 0, 1, 2, 3 и т.д. На каждом шаге агент:

1. Наблюдает текущее состояние среды s_t
2. Выбирает действие a_t
3. Получает вознаграждение r_t
4. Переходит в новое состояние s_t+1

Цель — найти оптимальную стратегию выбора действий, которая максимизирует суммарное вознаграждение в долгосрочной перспективе.

Основные алгоритмы обучения с подкреплением:

• Q-обучение — оценка качества действий
• SARSA — оценка пар состояние-действие
• Метод Монте-Карло — обучение на эпизодах
• Метод временных различий — обучение на временных различиях вознаграждений

Агенты в нейронных сетях

В нейронных сетях агентами часто называют сами нейронные сети, обучаемые с подкреплением:

• Сеть получает входные данные от среды
• Выдает действие на основе этих данных
• Получает вознаграждение от среды
• Корректирует веса (обучается) для максимизации вознаграждения

Популярные архитектуры:

• DQN (Deep Q-Network) — для дискретных действий
• DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) — для непрерывных действий
• A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) — для параллельного обучения

Пример кода DQN на Python с использованием PyTorch:
pythonCopy codeimport torch
import torch.nn as nn

class DQN(nn.Module):

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(DQN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x

# создание сети
dqn = DQN(input_size, hidden_size, n_actions)

# обучение
for episode in episodes:
state = env.reset()
while True:
action = dqn.get_action(state) # выбор действия
next_state, reward, done = env.step(action)
dqn.update(state, action, reward, next_state) # обновление весов
state = next_state
if done:
break

Вопросы и ответы

Вопрос: Какие задачи решаются с помощью обучения с подкреплением?
Ответ: Обучение с подкреплением часто используется в задачах, где нет заранее известных правильных действий и нужно исследовать окружающую среду — навигация роботов, игры, управление и т.д.
Вопрос: Какие ограничения есть у обучения с подкреплением?
Ответ: Основные ограничения — нестабильность и неэффективность на больших пространствах состояний. Требуются большие вычислительные мощности и время на обучение.
Вопрос: Какую роль играют нейронные сети в обучении с подкреплением?
Ответ: Нейросети позволяют аппроксимировать функцию качества или стратегию агента для больших пространств состояний. Используются как мозг агента.