Вопрос или проблема
Я пытаюсь решить кубик Рубика с помощью глубокого обучения и наткнулся на DQN, поэтому решил попробовать. Я разработал весь код и начал обучение, но получил такие результаты:
Убытки растут, а тесты никогда не показывают лучших результатов. Я пытался изменить скорость обучения, epsilon greedy decay, сократить количество перемешивающих ходов до одного, но он все равно не может решить задачу всего одним ходом. Поэтому я хотел бы знать, невозможно ли это сделать таким способом или я мог ошибиться в расчетах некоторых значений.
Я думаю, да, вы можете, поскольку кубик Рубика можно представить как среду сетевой игры.
Посмотрите эту ссылку на GitHub, они пытались решить задачу с использованием dqn.
Ответ или решение
Да, решение Кубика Рубика с использованием алгоритма глубокого обучения, такого как DQN (Deep Q-Network), действительно возможно. Но, как показывает ваша практика, этот процесс может оказаться довольно сложным. Давайте рассмотрим ключевые аспекты, которые помогут вам в этом направлении.
Понимание DQN и его применения к Кубику Рубика
DQN — это метод глубокого обучения, который сочетает в себе Q-обучение и нейронные сети. Он хорошо подходит для решения задач обучения с подкреплением, где агент должен изучать оптимальные стратегии путем взаимодействия с окружающей средой. Кубик Рубика можно представить как среду, в которой состояния — это различные конфигурации кубика, а действия — это повороты его граней.
Почему ваша модель не работает
-
Сложность состояния и размер действия: Кубик Рубика имеет более 43 квинтиллионов возможных состояний. Это огромное пространство требует значительных ресурсов для обучения. Убедитесь, что ваша архитектура нейронной сети достаточно мощная для этой задачи.
-
Функция вознаграждения: Правильная настройка функции вознаграждения критически важна. Ваша модель должна получать положительное вознаграждение за каждое правильное действие, приближающее её к решению, и отрицательное за действия, которые ухудшают положение. Возможно, вам стоит рассмотреть более сложные подходы к формулировке вознаграждения.
-
Настройки гиперпараметров: Изменение скорости обучения и параметров epsilon-greedy является важным, но может оказаться недостаточным. Попробуйте использовать адаптивные алгоритмы, такие как Adam или RMSprop, для оптимизации скорости обучения и другими гиперпараметрами.
-
Уровень начальной подготовки: Если вы начинаете обучение с неподходящих или чрезмерно сложных задач (например, высокой степени перемешивания), модель может не справиться с обучением. Начните с простых конфигураций, постепенно увеличивая их сложность.
Примеры успешных реализаций
Существуют проекты, которые успешно применяют DQN для решения Кубика Рубика. Например, по приведённой вами ссылке на GitHub, команда разработала алгоритм с использованием DQN, который демонстрирует успешное решение кубика. Это может служить примером того, как можно настроить алгоритм для достижения желаемых результатов.
Заключение
Решение Кубика Рубика с использованием DQN не только возможно, но и представляет собой увлекательную задачу в области глубокого обучения и обучения с подкреплением. Тем не менее, ключ к успеху лежит в тщательном подходе к представлению проблемы, правильной формулировке функции вознаграждения и тонкой настройке гиперпараметров. Продолжайте экспериментировать, и вы обязательно добьётесь положительных результатов.