Прогресс исследований по оптимальному сожалению в обучении с подкреплением в 2024 году
Последние исследования по оптимальному сожалению (часть 5): обучение с подкреплением, 2024 год
Введение
В предыдущих частях этой серии мы обсудили оптимальное сожаление в контексте обучения с учителем. В этой части мы обратим наше внимание на обучение с подкреплением (RL), которое является другой важной областью машинного обучения.
Обучение с подкреплением и сожаление
В RL агент взаимодействует с окружающей средой, принимая действия и наблюдая вознаграждения. Цель агента - научиться политике, которая максимизирует его долгосрочное суммарное вознаграждение.
Сожаление в RL измеряет разницу между вознаграждением, полученным агентом, и вознаграждением, которое мог бы получить оптимальный агент. Оптимальный агент знает истинную модель среды и действует наилучшим образом в любой ситуации.
Оптимальное сожаление в RL
Целью исследования оптимального сожаления в RL является разработка алгоритмов RL, которые обеспечивают гарантии сожаления. Такие алгоритмы могут гарантировать, что сожаление агента будет ограничено определенным значением даже в неизвестных и нестационарных средах.
В последних исследованиях были достигнуты значительные успехи в разработке таких алгоритмов. Ниже приведены некоторые из наиболее важных результатов:
- Алгоритмы с малым сожалением для марковских сред с дискретным состоянием и действием (MDP): Были разработаны алгоритмы, которые обеспечивают логарифмическое сожаление в MDP, что является оптимальной скоростью сожаления в этом классе сред.
- Алгоритмы с малым сожалением для сред с непрерывным состоянием и действием : Разработаны алгоритмы, которые обеспечивают сублинейное сожаление в средах с непрерывным состоянием и действием. Это является значительным улучшением по сравнению с обычными алгоритмами RL, которые не обеспечивают никаких гарантий сожаления в таких средах.
- Алгоритмы с малым сожалением для нестационарных сред : Были разработаны алгоритмы, которые могут адаптироваться к нестационарным средам и обеспечивать малое сожаление. Это важное достижение, поскольку большинство реальных сред не являются стационарными.
Приложения
Алгоритмы с малым сожалением имеют множество приложений в RL, включая:
- Контроль роботов : Алгоритмы с малым сожалением могут помочь роботам научиться выполнять сложные задачи, даже в неизвестных и нестационарных средах.
- Финансовая торговля : Алгоритмы с малым сожалением могут помочь трейдерам принимать оптимальные решения в нестабильных финансовых рынках.
- Персонализированная медицина : Алгоритмы с малым сожалением могут помочь врачам принимать оптимальные решения в динамических и неопределенных медицинских условиях.
Заключение
Исследования по оптимальному сожалению в RL в последнее время добились значительного прогресса. Разработаны алгоритмы, которые обеспечивают гарантии сожаления в различных типах сред. Эти алгоритмы имеют множество важных приложений в RL и имеют большой потенциал для улучшения нашего взаимодействия с миром.