Вопрос или проблема
Я начал изучать RL и у меня есть некоторые сомнения по этому поводу.
-
Обучается ли агент RL во время эксплуатации или он учится только во время исследования?
-
Возможно ли обучить модель, используя только эксплуатацию (т.е. где исследование не разрешено)?
Это зависит от игры, в которую играет агент. Если в среде повсюду есть награды, агент учится только тогда, когда коэффициент исследования больше нуля. То есть, если вы позволяете ему только эксплуатировать, агент может просто воспользоваться первой наградой, которую он встретит, что завершит игру.
В этом случае он найдет первую награду, которая заканчивает игру, и не изменит свой алгоритм (не будет учить другой способ игры). С другой стороны, если вы позволяете ему исследовать, он может в конечном итоге найти другую, более лучшую стратегию (обучиться).
Всегда хорошо согласовывать соотношение исследования и эксплуатации. Он всегда должен быть способен исследовать, даже если коэффициент низкий. Это и есть главное преимущество обучения с подкреплением.
Это зависит от того, как вы определяете обучение. Обычно обучение в ML означает адаптацию некоторых параметров модели. В этом случае агент действительно учится во время эксплуатации. Он приведет массу вероятности к 1 для текущего лучшего действия, если иное не будет регуляризовано.
Ответ или решение
Введение в Reinforcement Learning (RL) вызывает множество вопросов, особенно касаемо концепций исследования и эксплуатации. Рассмотрим подробно, учится ли RL-агент в процессе эксплуатации и возможна ли модель обучения, основанная только на эксплуатации.
Обучается ли RL-агент в процессе эксплуатации?
Обучение в рамках систем с усилением, по сути, связано с обновлением параметров модели на основе вознаграждений, получаемых агентом. Таким образом, с точки зрения адаптации параметров модели, да, RL-агент обучается даже в процессе эксплуатации.
1. Процесс обучения при эксплуатации:
Если определение обучения заключено в изменении параметров модели для увеличения вероятности выполнения определенного действия, то агент действительно учится в процессе эксплуатации. Например, при использовании метода Q-обучения, параметры (Q-значения) обновляются даже в том случае, когда агент повторно использует известные действия, которые ранее привели к оптимальному вознаграждению. Таким образом, модель стремится закрепить выбор лучшего действия.
Возможность обучения при исключительно эксплуатации
Обучение, ориентированное только на эксплуатацию, может функционировать, но оно имеет свои ограничения. Без элемента исследования агент может застрять в местном максимуме — то есть, он будет просто эксплуатировать первую найденную стратегию, которая приносит вознаграждение, но возможно не идеально.
1. Ограничения обучения без исследования:
- Отсутствие новых стратегий: Если агенту запрещено исследование, он может не найти более выгодных стратегий, оставаясь на текущей, первой найденной.
- Стохастические среды: В средах с большим количеством переменных и случайными изменениями, отсутствие исследования может привести к ненадлежащей оценке состояния окружающей среды.
- Конфигурация вознаграждений: В сложных игровых сценариях или в условиях, где вознаграждения распределены неоднородно, агент может просто следовать кратчайшему пути к ближайшему вознаграждению, игнорируя альтернативные, потенциал которых выше.
Заключение
В мире Reinforcement Learning, баланс между исследованием и эксплуатацией имеет решающее значение. В то время как эксплуатация позволяет агенту закрепить уже найденные оптимальные стратегии, исследование может привести к новым, более выгодным методам решения задач. Поэтому сочетание обоих элементов обычно является ключом к успешному и эффективному обучению агента.
Для достижения оптимальных результатов необходимо учитывать природу задачи и параметры среды, что позволит находить тот баланс, который максимально увеличит эффективность обучения.