Обучение с подкреплением в нейросетях на примере OpenAI Gym

Обучение с подкреплением в нейросетях на примере OpenAI Gym

Обучение с подкреплением — это один из наиболее эффективных методов машинного обучения. Его суть заключается в том, что искусственный интеллект (например, нейросеть) получает награду или наказание в зависимости от совершенного им действия в окружающей среде.

Рассмотрим применение обучения с подкреплением на конкретном примере библиотеки OpenAI Gym, которая симулирует различные окружающие среды для обучения ИИ.

1. Окружающая среда OpenAI Gym

В Gym есть множество готовых окружающих сред, в которых можно обучать нейросети. Например, игры Atari, роботы-манипуляторы, симуляторы физики и многое другое. Мы возьмем простейшую среду CartPole-v1 — удержание шеста в вертикальном положении:

Наша цель — обучить нейросеть управлять тележкой так, чтобы шест как можно дольше оставался в вертикальном положении. Для этого сеть на каждом шаге выбирает одно из двух действий: двигать тележку влево или вправо.

2. Нейросеть и обучение

Создадим простую нейросеть на PyTorch с двумя полносвязными слоями. На вход она получает текущее состояние среды (координаты тележки и шеста), на выходе возвращает одно из двух действий:

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(4, 128), 
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 2)
        )
        
    def forward(self, x):
        return self.net(x)

Обучать сеть будем с помощью алгоритма PPO — одного из наиболее эффективных методов обучения с подкреплением в последние годы. PPO позволяет обучать политику (модель, выбирающую действия) путем максимизации вознаграждения от среды.

На каждом шаге обучения мы будем:

1. Запускать текущую политику в среде, собирая траектории взаимодействия (state, action, reward)
2. Обновлять политику, максимизируя вознаграждение по собранным траекториям

Такое обучение позволяет эффективно находить оптимальную стратегию управления средой.

3. Вознаграждение

Важнейшей частью обучения с подкреплением является функция вознаграждения, которая выставляет числовой результат действия агента. В нашем случае логика простая:

• Если шест упал, вознаграждение -1 (наказание за провал)
• За каждый кадр, где шест сохраняет вертикальное положение — +1 (поощрение)

Таким образом, задача нейросети — максимизировать суммарное вознаграждение в эпизоде, что равносильно удержанию шеста подольше.

4. Результаты

После обучения в течение нескольких тысяч эпизодов нейросеть научится управлять тележкой, поддерживая шест вертикально на протяжении сотен кадров — гораздо лучше, чем случайные действия.

Таким образом, метод обучения с подкреплением позволяет эффективно находить оптимальную политику поведения в сложных средах, руководствуясь только скалярным сигналом вознаграждения.

Вопросы и ответы

Вопрос: Как выбрать функцию вознаграждения в сложных задачах?
Ответ: Часто вознаграждение выбирается на основе экспертных знаний о задаче. Например, за победу в игре +1, поражение -1. Также можно использовать методы поиска вознаграждения, где сеть сама его моделирует.

Вопрос: Какие алгоритмы обучения с подкреплением сейчас наиболее популярны?

Ответ: На данный момент лучшими считаются PPO, A2C, DDPG, SAC. Они показывают стабильно хорошие результаты на разных задачах.

Вопрос: Где еще применяется обучение с подкреплением кроме игр?
Ответ: В задачах робототехники, управления дронами, в финансах, медицине, и многих других областях. Это универсальный метод решения задач управления в условиях неопределенности.