Вопрос или проблема
У меня возникают трудности с описанием в одной строке того, что я хочу, и, вероятно, поэтому мне не удается найти ответ в Google.
Предположим, у меня есть игра, подобная 2048, где возможные действия на каждом шаге фиксированы (и их больше двух). Я хочу обучить нейронную сеть, которая будет выбирать ход, поэтому у меня 4 нейрона на выходном слое, и я делаю ход с наивысшим предсказанием. Выходной вектор нормализован (слой softmax).
Однако мои обучающие данные состоят только из состояния, сделанного хода и того, имели ли они хорошие или плохие результаты. Если выбранный ход плохой, я не знаю, какой из других был лучше (если такой был).
Как мне следует это обучать? Моя текущая мысль такова:
- Хороший ход? -> выбранному действию присваивается положительная ошибка (так что предсказание увеличивается).
- Плохой ход? -> выбранному шагу присваивается отрицательная ошибка (так что предсказание уменьшается).
Но я не нашел литературу, поддерживающую эту догадку. Есть альтернативы:
- Может быть, мне также следует обновить варианты, которые не были выбраны (в противоположном направлении)?
- Является ли хорошей идеей устанавливать ошибку напрямую вместо использования целевых предсказаний?
- Ошибка для правильных и неправильных ходов может быть разной, возможно, для сохранения нормализации?
- …
(Я занимаюсь 2048 и использую нейронные сети, но я думаю, что это не ограничивается этой игрой или этим методом.)
Один из способов сформулировать вашу проблему – это использование обучения с подкреплением (RL). Обучение с подкреплением (RL) обучает агента достигать цели в среде. В вашем случае среда – это 2048, цель – решить игру, а агент – это модель, которую вы обучаете.
Если выбранный ход плохой, я не знаю, какой из других был лучше.
Этот компромисс часто называют исследовать-использовать. Действует ли агент так, как он предсказывает, что это лучший возможный ход (использовать)? Или агент ищет лучшие возможные ходы (исследовать)?
Ответ или решение
Чтобы эффективно обучить классификатор для игры, подобной 2048, с использованием обратной связи о сделанном ходе вместо истинных меток, необходимо рассмотреть подходы, основанные на методах обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Это даст вам возможность не только обучить модель делать ходы, но и оптимизировать её поведение с учетом получаемого результата.
1. Обзор задачи
Играйте в 2048, где в каждом состоянии игрок имеет несколько возможных действий (в нашем случае четыре). Ваша задача заключается в том, чтобы на основе состояний игры и результата выполненного хода обучить нейронную сеть предсказывать следующие действия. Классическая схема предсказания с использованием softmax в выходном слое подходит для данной задачи. Однако есть некоторые нюансы, которые следует учитывать при обучении.
2. Обратная связь о ходе
Обратная связь о ходе игры можно классифицировать как положительную или отрицательную. Ваша первичная идея о корректировке вывода модели в зависимости от результата действия вполне разумна:
-
Положительный результат: Если сделанный ход привел к хорошему результату, необходимо увеличить вероятность выбора этого хода. Это можно реализовать с помощью положительной ошибки, которая будет повышать предсказание для выбранного действия.
-
Отрицательный результат: Если исход оказался неудачным, то предсказание для этого действия должно уменьшаться. Это также может быть реализовано через отрицательную ошибку.
3. Улучшения и предложения
Однако, чтобы сделать модель более эффективной, рассмотрите следующие предложения:
-
Обновление других вариантов действий: Вы можете рассмотреть возможность обновления предсказаний для всех действий, которые не были выбраны. Например, можно сделать так, чтобы вероятность непредположенного хода увеличивалась, особенно если текущий ход оказался неудачным. Это позволит модели не только снизить вероятность плохого хода, но и, возможно, повысить шансы выбора более эффективного.
-
Настройка величины ошибки: Ошибки для хороших и плохих ходов могут различаться. Если движение было плохим, его негативное влияние на вероятность может быть скорее увеличено, чтобы избежать повторной ошибки в будущем.
-
Использование временных откликов: Если возможно, используйте информацию о результатах следующих действий после сделанного хода, чтобы установить, каких результатов можно достичь с помощью альтернативных ходов. Это будет способствовать более глубокому пониманию поведения модели.
-
Ограничение границ предсказаний: Так как вы используете softmax, убедитесь, что размер изменяемых значений корректен, чтобы избежать неоптимальных значений. Учитывайте корректировку на большое изменение значений, если оно превышает допустимые границы.
-
Переход к методам обучения с использованием опыта (Experience Replay): Это позволит вашему агенту анализировать прежние состояния и выбранные решения, увеличивая вероятность вывода более удачных действий в аналогичных ситуациях.
4. Заключение
Обучение модели для игры с обратной связью о ходе требует творческого подхода и применения алгоритмов RL для достижения оптимальных результатов. Ваше текущее понимание проблемы и предложение о положительных и отрицательных ошибках являются хорошей основой. Рассмотрите возможности для улучшения вашего подхода с помощью механик, упомянутых выше, что поможет вашей модели стать более адаптивной и эффективной в процессе обучения.