Mācīšanās ar pastiprinājumu (Reinforcement Learning) — definīcija un principi

Mācīšanās ar pastiprinājumu (Reinforcement Learning) — skaidra definīcija, pamatprincipi un praktiskas stratēģijas izpētes vs izmantošanas dilemmā.

Ar pastiprināšanas mācīšanās bioloģiju var iepazīties vietnē Operant conditioning un Reward.

Pastiprināšanas mācīšanās (RL) ir programmatūras aģenta mācīšana, kā rīkoties vidē, norādot, cik labi tas rīkojas. Tā ir mašīnmācīšanās joma, ko iedvesmojusi biheivioristiskā psiholoģija.

Mācīšanās ar pastiprinājumu atšķiras no mācīšanās ar uzraudzību, jo nekad netiek parādītas pareizās ievades un izejas. Turklāt pastiprinājuma mācīšanās parasti notiek mācīšanās gaitā (mācīšanās tiešsaistē) atšķirībā no uzraudzītās mācīšanās. Tas nozīmē, ka aģentam ir jāizvēlas starp izpēti un palikšanu pie tā, ko tas zina vislabāk.

Kas tas ir vienkāršiem vārdiem

Pastiprināšanas mācīšanās ir pieeja, kurā aģents mācās, mijiedarbojoties ar vidi: tas novēro situāciju, izvēlas darbību, saņem atalgojumu (vai sodu) un pēc tam koriģē savu rīcību, lai nākotnē iegūtu labāku kopējo atalgojumu. Mērķis parasti ir maksimizēt sagaidāmo uzkrāto atalgojumu noteiktā laika periodā.

Galvenie elementi

• Aģents — lēmumu pieņēmējs (piemēram, robots, programmatūras aģents).
• Vide — viss, ar ko aģents mijiedarbojas (simulācija, spēle, reāla pasaule).
• Stāvoklis (state) — informācija par vidi tajā brīdī.
• Darbība (action) — izvēles, ko var veikt aģents.
• Atalgojums (reward) — skaitliska vērtība, kas norāda, cik laba bija darbība.
• Politika (policy) — stratēģija, kas nosaka, kādas darbības tiek izvēlētas dažādos stāvokļos.
• Vērtības funkcija (value function) — novērtējums, cik daudz atalgojuma sagaidāms no dotā stāvokļa vai stāvokļa-darbības pāra.

Svarīgi jēdzieni

• Atliktā atalgojuma problēma (credit assignment) — kā pareizi saistīt vēlu saņemto atalgojumu ar agrāk veiktajām darbībām.
• Izpēte pret izmantošanu (exploration vs exploitation) — kompromiss starp jaunu rīcību izmēģināšanu un jau zināmo labo rīcību izmantošanu.
• Diskonta faktors (γ) — nosaka nākotnes atalgojuma nozīmi salīdzinājumā ar tūlītēju atalgojumu.
• Laika atšķirību mācīšanās (Temporal Difference, TD) — pieeja, kas apvieno dinamisko programmēšanu un mācīšanos no pieredzes.
• Pilnās vai daļējas novērošanas modeļi (MDP vs POMDP) — vai aģents pilnībā redz vidi vai tikai daļēji.

Galvenās metodes un algoritmi

• Q-learning — populāra bezmodeļa (model-free) metodes versija, kas mācās Q-vērtības (stāvoklis-darbība vērtības).
• SARSA — līdzīgs Q-learning, bet mācās on-policy (pamatojoties uz aģenta patieso politiku).
• Policy gradient (piem., REINFORCE) — tieši optimizē politiku, noder, ja darbību telpa ir nepārtraukta.
• Actor–Critic — kombinē politikas (actor) un vērtību (critic) pieeju; stabils un efektīvs.
• Dziļā pastiprināšanas mācīšanās (Deep RL) — izmanto dziļas neironu tīklus kā funkciju aproksimatorus (piem., DQN, DDPG, PPO, A3C).
• Model-based metodes — mēģina uzbūvēt iekšēju vides modeli un plānot, izmantojot šo modeli.

Lietojumi

• Spēles: Atari spēles, šahs, Go (piem., AlphaGo).
• Robotika: kustību plānošana, manipulatīvas uzdevumi.
• Autonomā braukšana: lēmumu pieņemšana sarežģītos, dinamiskos apstākļos.
• Finanšu tirdzniecība: portfeļa optimizācija un stratēģiju mācīšana (ar piesardzību).
• Resursu vadība: enerģijas tīkli, loģistika, noliktavu optimizācija.

Ierobežojumi un praktiskie izaicinājumi

• Parauga efektivitāte — RL var prasīt ļoti daudz mijiedarbību ar vidi (daudz datu), kas reālās sistēmās var būt dārgi vai bīstami.
• Retu atalgojumu problēma — ja atalgojumi ir reti vai vāji, aģents grūti atrod ceļu uz mērķi.
• Stabilitāte un konverģence — īpaši dziļajos tīklos treniņs var būt nestabils.
• Sadarbība un drošība — riskanti uzvedības modeļi reālajā pasaulē; nepieciešami drošības ierobežojumi un regulas.

Padomi praksē

• Sāciet ar vienkāršu vidi (piem., OpenAI Gym) un deterministiskām uzdevumu versijām.
• Normalizējiet atalgojumus un stāvokļa ievades, lai stabilizētu mācīšanos.
• Izmantojiet replay buffer un target network, kad trenējat dziļos modeļus (piem., DQN).
• Eksperimentējiet ar izpētes stratēģijām: ε-greedy, Boltzmann, UCB vai intramotivācijas metodes (curiosity).
• Sekojiet metriku: kumulatīvais atalgojums, vidējais atalgojums epizodē, sample efficiency un stabilitāte.

Kopsavilkums

Mācīšanās ar pastiprinājumu ir spēcīga pieeja, lai mācītu aģentus pieņemt sekmīgus lēmumus sarežģītās, dinamiskās vidēs. Tā apvieno principus no psiholoģijas, statistikas un optimizācijas. Tomēr praktiskai pielietošanai nepieciešams risināt ne tikai algoritmiskus jautājumus, bet arī drošības, efektivitātes un reālu datu pieejamības problēmas.

Ievads

Pastiprināšanas mācīšanās sistēma sastāv no politikas ( π {\displaystyle \pi } ), atalgojuma funkcijas ( R {\displaystyle R} ), vērtības funkcijas ( v {\displaystyle v} ) un izvēles vides modeļa.

Polisē aģentam ir norādīts, kā rīkoties konkrētā situācijā. Tā var būt vienkārša noteikumu tabula vai sarežģīta pareizas rīcības meklēšana. Politika var būt pat stohastiska, kas nozīmē, ka noteikumu vietā politikā katrai darbībai tiek piešķirta varbūtība. Politika pati par sevi var likt aģentam kaut ko darīt, bet tā pati par sevi nevar mācīties.

Atlīdzības funkcija nosaka aģenta mērķi. Tā pieņem stāvokli (vai stāvokli un tajā veikto darbību) un atdod atpakaļ skaitli, ko sauc par atlīdzību un kas aģentam norāda, cik labi ir atrasties šajā stāvoklī. Aģenta uzdevums ir ilgtermiņā iegūt pēc iespējas lielāku atlīdzību. Ja darbība dod mazu atlīdzību, aģents nākotnē, iespējams, veiks labāku darbību. Bioloģija izmanto tādus atalgojuma signālus kā prieks vai sāpes, lai nodrošinātu, ka organismi paliek dzīvi un spēj vairoties. Atlīdzības signāli var būt arī stohastiski, līdzīgi kā spēļu automāts kazino, kur reizēm tie maksā, bet reizēm nē.

Vērtības funkcija norāda aģentam, cik lielu atlīdzību tas saņems, ievērojot politiku π {\displaystyle \pi } , sākot no stāvokļa s {\displaystyle s} . Tā parāda, cik vēlams ir atrasties noteiktā stāvoklī. Tā kā vērtības funkcija aģentam nav dota tieši, tam ir jāizdomā labs minējums vai aplēse, pamatojoties uz līdz šim saņemto atlīdzību. Vērtības funkcijas aplēse ir vissvarīgākā daļa lielākajā daļā pastiprinātas mācīšanās algoritmu.

Modelis ir aģenta mentālā vides kopija. To izmanto, lai plānotu turpmākās darbības.

To zinot, mēs varam runāt par pastiprinātas mācīšanās epizodes galveno cilpu. Aģents mijiedarbojas ar vidi diskrētos laika posmos. Iedomājieties to kā pulksteņa "tikšķi". Diskrētā laikā viss notiek tikai "tikšķu" un "tikšķu" laikā, bet ne starp tiem. Katrā laikā t = 0 , 1 , 2 , 3 , ... {\displaystyle t=0,1,2,3,... } aģents novēro vides stāvokli S t {\displaystyle S_{t}} un izvēlas darbību A t {\displaystyle A_{t}} , pamatojoties uz politiku π {\displaystyle \pi } . Nākamajā laika posmā aģents saņem atlīdzības signālu R t + 1 {\displaystyle R_{t+1}} un jaunu novērojumu S t + 1 {\displaystyle S_{t+1}}. . Vērtības funkciju v ( S t ) {\displaystyle v(S_{t})} atjaunina, izmantojot atlīdzību. Tas turpinās, līdz tiek sasniegts gala stāvoklis S T {\displaystyle S_{T}} .

Meklēt pēc burta