Как нейросеть обрабатывает и исправляет свои ошибки с помощью метода обучения с подкреплением?

Question

VelvetVoyager

машинное-обучение , нейронные-сети

Как нейросеть обрабатывает и исправляет свои ошибки с помощью метода обучения с подкреплением?

Давайте рассмотрим процедуру обратного распространения ошибки: <br/> Вкратце, мы сначала обрабатываем данные на выборке, затем применяем градиентный спуск, чтобы идентифицировать нейроны с низкой эффективностью, которые нуждаются в коррекции, и усиливаем эффективные нейроны. <br/> Далее кратко обсудим генетические алгоритмы (GA) и NEAT: мы начинаем с фитнес-функции, а затем осуществляем скрещивание и мутацию наиболее приспособленных особей. <br/> <br/> В контексте обучения с подкреплением: как агент взаимодействует с окружением, и как происходит обновление нейросети на основе получаемых наград? Каково основное отличие между фитнес-функцией и наградой в этой модели?

2 декабря 2024 г. 9:23

Ответы на вопрос 2

Похожие вопросы

Answer 1

Обучение с подкреплением (RL) — это подход, при котором агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружением, чтобы максимизировать общую сумму наград. Процесс обновления(agent's decision-making) осуществляется через систему методов и алгоритмов.

### Взаимодействие агента с окружением

1. **Состояние (State)**: Агент воспринимает текущее состояние окружения.
2. **Действие (Action)**: На основе своего текущего состояния агент выбирает действие из множества доступных.
3. **Награда (Reward)**: После выполнения действия агент получает обратную связь в виде награды, которая может быть положительной или отрицательной.
4. **Обновление состояния**: Окружение обновляется на основе действия агента, и агент переходит в новое состояние.

### Обновление нейросети

Обновление веса нейросети в контексте обучения с подкреплением происходит на основе полученной награды. Один из популярных алгоритмов для этого — Q-обучение (которое использует Q-функцию для оценки значимости действий в различных состояниях):

1. **Формула обновления**: Когда агент получает награду \( r \) в состоянии \( s \), выполняя действие \( a \), обновляется Q-значение для этой пары состояние-действие:
   \[
   Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha (r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a))
   \]
   где \( \alpha \) — скорость обучения, \( \gamma \) — коэффициент дисконтирования, \( s' \) — новое состояние, а \( a' \) — возможные действия в новом состоянии.

2. **Нейросети**: В современных подходах, таких как DQN (Deep Q-Network), используется нейросеть для аппроксимации Q-функции. Процесс обновления нейросети происходит через градиентный спуск, где в качестве ошибки берется разница между прогнозированной наградой и фактической.

### Основное отличие между фитнес-функцией и наградой

- **Фитнес-функция**: В контексте генетических алгоритмов фитнес-функция измеряет, насколько хорошо особь (или решение) справляется с задачей. Она является глобальной метрикой, которая учитывает множество аспектов.

- **Награда**: В системе обучения с подкреплением награда отражает локальную обратную связь для конкретного действия в конкретном состоянии. Это более кратковременный и конкретный сигнал, который влияет на решение агента в контексте его взаимодействия с окружением.

Таким образом, в контексте алгоритма RL агент получает награды за свои действия, что в свою очередь влияет на его будущие действия и стратегии, направленные на максимизацию этих наград в будущем.

Answer 2

Давно это было могу наврать. 
 Есть сеть, которой на вход приходит несколько последних состояния среды и она предсказывает действие. 
 Потом можем каждый шаг обучать: заработали очки - положительная обратная связь; не чего в общем не произошло - немного штрафуем; умерли - большой штраф. Ну и дальше тут большое поле для экспериментов, за что ругать, а за что хватить и как сильно сеть.