อะไรคือการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก

อะไรคือการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกเป็นอีก一种ของการสร้าง AI ที่พบบ่อย ร่วมกับการเรียนรู้แบบไม่มีการดูแลและการเรียนรู้แบบมีการดูแล การเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกสามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจได้ เนื่องจากการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกรวมเอาส่วนที่ดีที่สุดของการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังมาไว้ด้วยกัน

ก่อนที่เราจะดูการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก ลองกลับไปดูว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลังทำงานอย่างไร ก่อนอื่นเราต้องเข้าใจว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นกระบวนการของการลองผิดลองถูก โดยที่อัลกอริทึมจะถูกออกแบบมาเพื่อปรับให้เหมาะสมกับการกระทำที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด หรือการกระทำที่ให้รางวัลมากที่สุด เมื่ออัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังถูกฝึกฝน อัลกอริทึมเหล่านั้นจะถูกให้รางวัลหรือการลงโทษที่มีอิทธิพลต่อการกระทำที่จะเกิดขึ้นในอนาคต อัลกอริทึมจะพยายามหาการกระทำที่จะให้รางวัลมากที่สุด โดยการสร้างสมดุลระหว่างรางวัลทันทีและรางวัลในอนาคต

ภาพรวมของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก

ภาพ: Megajuice via Wikimedia Commons, CC 1.0 (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Reinforcement_learning_diagram.svg)

เมื่อพูดถึงการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก สิ่งแวดล้อมมักจะถูกแสดงเป็นภาพ ภาพคือการบันทึกสิ่งแวดล้อม ณ จุดเวลาหนึ่ง ตัวแทนจะต้องวิเคราะห์ภาพและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกมาเพื่อใช้ในการตัดสินใจ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกมักจะทำด้วยเทคนิคสองแบบ: การเรียนรู้แบบมีค่าและการเรียนรู้แบบนโยบาย

เทคนิคการเรียนรู้แบบมีค่าใช้อัลกอริทึมและสถาปัตยกรรม เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบโครงข่ายและการเรียนรู้ Q การเรียนรู้แบบมีค่าเหล่านี้ทำงานโดยการแปลงภาพเป็นภาพสีเทาและตัดส่วนของภาพที่ไม่จำเป็นออกไป หลังจากนั้นภาพจะผ่านการประมวลผลหลายขั้นตอนเพื่อดึงข้อมูลที่สำคัญออกมา ค่า Q จะถูกคำนวณสำหรับการกระทำต่างๆ ที่ตัวแทนสามารถทำได้ ค่า Q ใช้ในการตัดสินใจว่าการกระทำใดที่ดีที่สุด

เทคนิคการเรียนรู้แบบนโยบายใช้เมื่อมีการกระทำที่เป็นไปได้จำนวนมาก ซึ่งเป็นกรณีทั่วไปในสถานการณ์จริง การเรียนรู้แบบนโยบายไม่คำนวณค่า Q สำหรับการกระทำแต่ละอย่าง แต่จะเรียนรู้นโยบายโดยตรงโดยใช้เทคนิค เช่น Policy Gradients

อะไรคือ Q-Learning?

เนื่องจาก Q-Learning เป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก มาทำความเข้าใจกันว่า Q-Learning ทำงานอย่างไร

ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ตัวแทนจะต้องสามารถจัดการกับลำดับของสถานะและเหตุการณ์ ตัวแทนจะเริ่มต้นที่สถานะหนึ่งและต้องทำการกระทำหลายอย่างเพื่อไปถึงสถานะสุดท้าย มีสถานะมากมายระหว่างสถานะเริ่มต้นและสถานะสุดท้าย การจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับทุกสถานะเป็นเรื่องที่ไม่ praktik หรือเป็นไปไม่ได้ ดังนั้นระบบจะต้องหาวิธีในการจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น ซึ่งทำได้โดยใช้กระบวนการการตัดสินใจของมาร์คอฟ

กระบวนการการตัดสินใจของมาร์คอฟเป็นกระบวนการที่เก็บข้อมูลเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันและสถานะก่อนหน้า สถานะทุกสถานะมีคุณสมบัติของมาร์คอฟ ซึ่งตาม dõiการเปลี่ยนแปลงของตัวแทนจากสถานะก่อนหน้าไปสู่สถานะปัจจุบัน

การเรียนรู้แบบนโยบาย

การเรียนรู้แบบนโยบายทำงานแตกต่างจากการเรียนรู้แบบมีค่า การเรียนรู้แบบนโยบายไม่สร้างฟังก์ชันค่า แต่จะหานโยบายที่จะกำหนดการกระทำสำหรับสถานะต่างๆ

นโยบายในการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท: นโยบายแบบกำหนดและนโยบายแบบสุ่ม นโยบายแบบกำหนดจะกำหนดการกระทำสำหรับสถานะที่กำหนด ในขณะที่นโยบายแบบสุ่มจะกำหนดการกระทำแบบสุ่ม

การเรียนรู้แบบนโยบายมีข้อดีและข้อเสีย การเรียนรู้แบบนโยบายสามารถหานโยบายที่ดีที่สุดได้เร็วและเชื่อถือได้มากกว่าการเรียนรู้แบบมีค่า นอกจากนี้การเรียนรู้แบบนโยบายยังสามารถทำงานได้ดีกับพื้นที่การกระทำที่มีจำนวนมาก

สรุปการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก

สรุปแล้ว การเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกเป็นการรวมกันของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและการเรียนรู้ลึก การเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกสามารถทำได้ด้วยเทคนิคสองแบบ: การเรียนรู้ Q-Learning และการเรียนรู้แบบนโยบาย