Усиленное обучение

3. Награды (Rewards): Награды в контексте марковского процесса принятия решений (MDP) представляют собой мгновенные значения, которые агент получает после выполнения определенного действия в конкретном состоянии. Эти награды могут быть положительными, отрицательными или нулевыми и обычно используются для обозначения степени удовлетворения или потерь, связанных с принятием определенного решения. Цель агента в контексте RL состоит в максимизации общей суммы наград за всю последовательность действий, что в конечном итоге должно привести к достижению его целей или оптимальному поведению в среде.

Функция вознаграждения определяется с учетом специфики задачи и желаемых результатов. Например, в игре награды могут быть связаны с достижением определенного уровня или победой, в управлении роботами – с успешным выполнением задачи или избежанием препятствий, а в финансовых приложениях – с получением прибыли или минимизацией потерь. Функция вознаграждения может быть как простой и заранее заданной, так и сложной и зависящей от динамических условий среды.

Важно отметить, что мгновенные награды могут иметь долгосрочные последствия, и агент может выбирать действия с учетом не только текущей награды, но и их влияния на будущие возможности получения наград. Подход к оценке функции вознаграждения является ключевым аспектом в разработке успешных алгоритмов обучения с подкреплением, поскольку правильное определение наград может существенно повлиять на обучение агента и его способность принимать оптимальные решения в различных ситуациях.

4. Политика (Policy): Политика (Policy) в контексте марковского процесса принятия решений (MDP) представляет собой стратегию или правило, определяющее, какие действия должен совершать агент в каждом состоянии среды. Она является ключевым элементом алгоритмов обучения с подкреплением, поскольку определяет стратегию выбора действий, направленную на достижение целей агента и максимизацию его награды.

Политика может быть детерминированной или стохастической в зависимости от того, как она выбирает действия в каждом состоянии. В случае детерминированной политики агент всегда выбирает одно и то же действие для каждого конкретного состояния. Например, если агент находится в определенном состоянии, то он всегда выбирает одно и то же действие. В то время как стохастическая политика определяет вероятностное распределение над действиями в каждом состоянии, позволяя агенту принимать решения с учетом неопределенности или случайности в среде.

Политика может быть изменчивой и подверженной обучению, что позволяет агенту адаптировать свое поведение в соответствии с изменяющимися условиями среды или опытом, накопленным в процессе взаимодействия. Это особенно важно в задачах, где среда может быть динамичной или нестационарной, так как агент должен быстро реагировать на изменения и подстраивать свое поведение для достижения оптимальных результатов.

Определение эффективной политики является центральным вопросом в обучении с подкреплением, и разработка алгоритмов, способных находить оптимальные или приближенно оптимальные политики, является одной из основных задач исследования в этой области. Понимание и использование политик позволяет агентам эффективно и адаптивно взаимодействовать с окружающей средой и достигать своих целей в различных условиях.

5. Модель переходов (Transition Model): Модель переходов (Transition Model) в марковском процессе принятия решений (MDP) является средством описания динамики среды и определяет вероятности перехода между состояниями в результате выполнения определенного действия агентом. Это ключевой элемент, который позволяет агенту предсказывать, какая ситуация может возникнуть после выполнения определенного действия в текущем состоянии.

В явном виде модель переходов может быть представлена в виде функции, которая принимает на вход текущее состояние и выбранное действие, а затем возвращает вероятностное распределение или конкретные состояния, в которые агент может попасть. Например, в игре на шахматной доске модель переходов может определять, какие состояния могут возникнуть после каждого возможного хода фигур.

Однако в реальных задачах часто сложно или невозможно задать явную функцию переходов. В таких случаях модель переходов может быть обучена на основе опыта агента, используя данные о предыдущих взаимодействиях с окружающей средой. Например, в задаче управления роботом модель переходов может быть обучена на основе данных о движении робота и его реакции на внешние воздействия.

Давайте представим простой пример использования модели переходов в контексте игры на шахматной доске.

Предположим, у нас есть шахматная доска, и агент (шахматная программа или игрок) хочет предсказать, в какие состояния он может попасть после совершения определенного хода. В этом случае модель переходов определяет вероятности перехода между состояниями (расположениями фигур на доске) в результате выполнения определенного действия (хода фигурой).

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.