Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Học tăng cường nghịch đảo
kỹ thuật
HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT
Học tăng cường huấn luyện tác nhân lựa chọn hành động bằng cách sử dụng phản hồi về hậu quả của chúng.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Tác nhân tương tác với một môi trường và cố gắng cải thiện mục tiêu khen thưởng tích lũy. Phần thưởng là một tín hiệu được thiết kế sẵn và có thể chỉ thể hiện một cách không hoàn hảo hành vi mà mọi người mong muốn.
Tác nhân quan sát một trạng thái hoặc quan sát, chọn một hành động theo chính sách và nhận phản hồi. Một hành động có thể thay đổi các tình huống gặp phải sau này, do đó nhiệm vụ này khác với việc dự đoán các nhãn độc lập. Một chuỗi tương tác có thể tạo thành một tập, chẳng hạn như một trò chơi hoặc một hành trình mô phỏng. Khám phá thử các hành động để tìm hiểu về hậu quả của chúng. Khai thác sử dụng những gì tác nhân đã học được để theo đuổi phần thưởng. Việc triển khai thực sự phải hạn chế việc thăm dò khi sai sót có thể ảnh hưởng đến con người, thiết bị hoặc ngân sách. Một mô phỏng thường hữu ích, nhưng thành công bên trong nó có thể phụ thuộc vào những giả định thất bại bên ngoài nó. Phần thưởng bị trì hoãn tạo ra vấn đề về phân bổ tín dụng: hành động nào trước đó đã giúp ích hoặc gây tổn hại đến kết quả? Các thuật toán ước tính giá trị hoặc trực tiếp cải thiện chính sách bằng kinh nghiệm. Việc lựa chọn quan sát, không gian hành động, phần thưởng và khoảng thời gian có thể quan trọng như tên thuật toán. Kiểm tra xem chính sách có khai thác lỗ hổng trong phần thưởng hay không. Nếu nhân viên hỗ trợ kiếm được phần thưởng khi đóng phiếu, họ có thể đóng các yêu cầu chưa được giải quyết. Bao gồm kiểm tra trực tiếp việc hoàn thành nhiệm vụ và kết quả không được chấp nhận. So sánh hiệu suất giữa các điều kiện ban đầu khác nhau và báo cáo chi phí thu thập kinh nghiệm.
04Ví dụ hoạt động
Trong tập ba bước được phát minh, phần thưởng là 2, 0 và 5. Với hệ số chiết khấu 0,9, lợi nhuận từ bước đầu tiên là 2 + 0,9 × 0 + 0,9² × 5.
Kết quả là 6,05. Nếu không giảm giá, tổng số sẽ là 7.
Việc thay đổi định nghĩa hoặc phạm vi khen thưởng có thể thay đổi chính sách nào được ưu tiên hơn ngay cả trong cùng một môi trường.
Những gì nó cho thấy
Ví dụ số học này giải thích mục tiêu; nó không phải là kết quả học tập củng cố được đo lường.
Huấn luyện chính sách trong trình mô phỏng với các hành động an toàn được xác định rõ ràng.
So sánh các chính sách hành động sử dụng các kết quả được ghi lại khi các giả định đánh giá có thể bảo vệ được.
Bản tin miễn phí
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Không nhất thiết phải như vậy. Phần thưởng có thể là thước đo bằng số, kết quả hoặc đại diện phản hồi. Mối liên hệ của họ với mục tiêu dự định phải được đánh giá.
Tiếp tục học hỏi
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này
Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Học tăng cường nghịch đảo
kỹ thuật