Искусственный интеллект. Машинное обучение

Обучение с подкреплением (RL) это область машинного обучения, в которой агент взаимодействует с окружающей средой, принимая последовательность действий, с тем чтобы максимизировать некоторую кумулятивную награду. Задача RL состоит в том, чтобы научиться принимать оптимальные решения в неопределенной среде, исходя из получаемого опыта.

Некоторые методы решения задач обучения с подкреплением включают в себя:

– Метод Q-обучения

– Динамическое программирование

– Глубокое обучение и алгоритмы DQN (Deep Q-Networks)

Рассмотрим подробнее каждый из них.

Метод Q-обучения

Метод Q-обучения представляет собой один из наиболее популярных и широко используемых подходов в обучении с подкреплением (RL). Его основная идея заключается в оценке функции ценности действий (Q-функции) в данном состоянии. Q-функция представляет собой ожидаемую сумму будущих наград, которую агент получит, совершив определенное действие в данном состоянии.

В основе метода Q-обучения лежит процесс обновления оценки Q-функции с помощью обучающего сигнала, который представляет собой сумму мгновенной награды и дисконтированной оценки Q-функции для следующего состояния. Этот подход позволяет агенту выбирать действия, которые максимизируют ожидаемую сумму будущих наград.

Процесс обучения в методе Q-обучения может быть представлен в виде итераций, где на каждом шаге агент взаимодействует со средой, выбирая действия и получая награды. Затем агент обновляет оценку Q-функции на основе полученных данных, используя метод обновления, такой как обучение с TD-ошибкой или метод временной разности.

Этот метод находит широкое применение в различных областях, таких как игровое обучение, робототехника, управление автономными системами и другие, благодаря своей эффективности и способности обучаться на основе опыта в реальном времени.

Пример 1

Рассмотрим пример использования метода Q-обучения на простой задаче блоков:

Предположим, у нас есть среда, представленная сеткой блоков, и агент, который может перемещаться по этой сетке и выполнять определенные действия, такие как перемещение вверх, вниз, влево или вправо. Цель агента состоит в том, чтобы найти оптимальный путь от начальной позиции до целевой позиции, минимизируя количество шагов.

1. Инициализация Q-таблицы: Сначала мы инициализируем Q-таблицу, которая будет содержать оценки Q-функций для каждой пары состояние-действие. Начальные значения могут быть случайно выбранными или нулевыми.

2. Выбор действия: Агент выбирает действие на основе текущего состояния с помощью некоторой стратегии, такой как epsilon-жадная стратегия. Например, с некоторой вероятностью агент выбирает случайное действие, а с вероятностью 1-epsilon выбирает действие с максимальной оценкой Q-функции.

3. Взаимодействие со средой и получение награды: Агент выполняет выбранное действие и взаимодействует со средой. Он получает награду за свое действие, которая может быть положительной, если он приближается к цели, или отрицательной, если он удаляется от нее.

4. Обновление Q-значения: После выполнения действия агент обновляет значение Q-функции для текущего состояния и выбранного действия на основе полученной награды и оценки Q-функции следующего состояния. Это происходит согласно формуле обновления Q-значения, например, с использованием метода временной разности.

5. Повторение: Процесс выбора действия, взаимодействия со средой и обновления Q-значения повторяется до тех пор, пока агент не достигнет целевой позиции или не выполнит определенное количество шагов.

Приведенный ниже код демонстрирует простую реализацию метода Q-обучения на примере задачи блоков, используя библиотеку `numpy` для вычислений:

```python

import numpy as np

# Инициализация Q-таблицы

num_states = 5 # Количество состояний

num_actions = 4 # Количество действий (вверх, вниз, влево, вправо)

Q_table = np.zeros((num_states, num_actions)) # Инициализация Q-таблицы нулями

# Гиперпараметры

learning_rate = 0.1

discount_factor = 0.9

epsilon = 0.1 # Вероятность выбора случайного действия

# Простая среда блоков (0 – пустое место, 1 – блок)

environment = np.array([

[0, 0, 0, 0, 0],

[0, 1, 1, 1, 0],

[0, 0, 0, 1, 0],

[0, 1, 1, 1, 0],

[0, 0, 0, 0, 0]

])

# Функция для выполнения одного шага Q-обучения

def q_learning_step(state):

# Выбор действия

if np.random.rand < epsilon:

action = np.random.randint(num_actions) # Случайное действие

else:

action = np.argmax(Q_table[state]) # Действие с наибольшим Q-значением

# Взаимодействие со средой и получение награды

reward = -1 # Негативная награда за каждый шаг

# Обновление Q-значения

next_state = (state[0] + 1, state[1]) # Пример следующего состояния (движение вниз)

max_next_Q = np.max(Q_table[next_state]) if next_state[0] < num_states else 0 # Максимальное Q-значение для следующего состояния

target_Q = reward + discount_factor * max_next_Q # Целевое Q-значение

Q_table[state][action] += learning_rate * (target_Q – Q_table[state][action]) # Обновление Q-значения

# Обучение

num_episodes = 1000

for _ in range(num_episodes):

state = (0, 0) # Начальное состояние