- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Опыт повторения памяти: сохранение следующего состояния, необходимого, когда состояние не зависит от действия
- Вопрос 1: Как использовать следующее состояние и метки в нейронной сети?
- Вопрос 2: Инициализация памяти повторения опыта
- Вопрос 3: Следующее состояние в зависимости от действия
- Заключение
Вопрос или проблема
Итак, я использую агент с политикой состояния-действия и пытаюсь понять концепцию памяти с повторным воспроизведением опыта (ERM). Насколько я понял до сих пор, ERM — это по сути буфер, который хранит наборы опыта:
e_t = {s_t, a_t, r_t+1, s_t+1}
Где s — это состояние, a — действие, а r — вознаграждение, как обычно. По сути, для того чтобы использовать сеть, которая обучается предсказывать правильное действие на основе такого опыта, входные данные сети должны быть именно в форме опыта, т.е. состояние текущего и следующего шага, а также предсказанное действие и полученное вознаграждение. Таким образом, у сети четыре входа.
Первый вопрос: правильно ли, что следующее состояние s_t+1 вводится в сеть в качестве входного параметра? Или это метка?
Второй вопрос: как это инициализируется? Сеть должна быть обучена на опыте сразу, поэтому я предполагаю, что в первый раз мы генерируем предсказания действий для различных примеров состояния, с заданными начальными параметрами нашей модели, пока ERM не будет полностью заполнена в первый раз, а затем начинаем оптимизировать это с помощью SGD (или подобного).
Третий вопрос: что если действие, которое мы принимаем, просто влияет на вознаграждение, которое мы получаем, но не имеет никакого реального влияния на следующее состояние? Например, подумайте об агенте, который решает, покупать/продавать/не действовать (actions) акции, основываясь на их прошлой цене (state), получая вознаграждение, которое зависит от предпринятого действия, а также от изменения цены в следующем временном шаге. Если мы предположим, что наше действие не имеет значительного влияния на то, куда пойдет цена акций, следующее состояние (цена на следующем шаге) независимо от нашего действия, однако мы получаем вознаграждение, которое зависит от нашего действия, а также от следующей цены. Как будет выглядеть повторное воспроизведение опыта в этом случае? В этом случае нам также нужно будет сохранить следующее состояние? Или скорее только
e_t = {s_t,a_t,r_t+1}
потому что во-первых, s_t+1 уже “закодировано” в вознаграждении r_t+1, и во-вторых, наше действие не меняет s_t+1?
Спасибо! С наилучшими пожеланиями, JZ
Что касается первого вопроса; если вы посмотрите на Q-обучение, например, следующее состояние извлекается из буфера воспроизведения и используется при оценке значения / расчете потерь во время обучения критика:
next_action = actor_target(next_state) + noise
target_Q = self.critic_target(next_state, next_action)
current_Q = self.critic(state, action)
critic_loss = F.mse_loss(current_Q, target_Q)
Это может варьироваться от алгоритма к алгоритму, поэтому это будет зависеть от вашего конкретного случая использования.
Что касается второго вопроса, вы правы. Вам нужно что-то в буфере воспроизведения опыта, прежде чем вы сможете использовать его для обучения, поэтому вы должны хотя бы частично заполнить его переходами состояния-действия некоторых начальных агентов. Будут ли эти агенты случайно инициализированы или частично предварительно оптимизированы (например, с помощью случайного поиска) — это зависит от вас.
Что касается третьего вопроса; как и в первом вопросе, необходимое содержание буфера воспроизведения зависит от конкретного алгоритма, который вы используете. Лично я не сталкивался ни с одним случаем, когда буфер воспроизведения реализовывался без next_state, но кто-то с большим опытом может знать больше.
Правка: также это может помочь: состояние-действие-вознаграждение-новое состояние: путаница терминов
Ответ или решение
Опыт повторения памяти: сохранение следующего состояния, необходимого, когда состояние не зависит от действия
Вопрос, который вы подняли, касается концепции опытной повторяющей памяти (Experience Replay Memory, ERM), что является важным аспектом в тренировке агентов в задачах обучения с подкреплением. Давайте разберем ваши вопросы поэтапно.
Вопрос 1: Как использовать следующее состояние и метки в нейронной сети?
Вы абсолютно правы в том, что в большинстве реализаций алгоритмов обучения с подкреплением, таких как Q-обучение, следующее состояние ( s_{t+1} ) часто используется в процессе вычисления значения функции потерь. В типичной архитектуре нейронной сети, которая обучается на этих данных, следующая архитектура используется:
next_action = actor_target(next_state) + noise
target_Q = self.critic_target(next_state, next_action)
current_Q = self.critic(state, action)
critic_loss = F.mse_loss(current_Q, target_Q)В этом примере следующее состояние ( s_{t+1} ) действительно становится частью входа в сеть, чтобы корректно оценить Q-значения. Таким образом можно говорить о том, что в зависимости от ваших алгоритмов и их специфики, используют как метки, так и входные данные в случае ERM.
Вопрос 2: Инициализация памяти повторения опыта
Вам правильно известно, что необходимо заполнить буфер перед его использованием. Это может происходить через генерацию опыта некоторым стартовым агентом, который может быть случайным, либо уже частично оптимизированным. Однако, для работы с ERM, необходимо иметь некоторую "базовую" информацию, чтобы нейронная сеть могла обучаться. Это может включать несколько эпизодов взаимодействия агентов с окружающей средой. Как только буфер будет заполнен до определенного уровня, можно начинать оптимизацию с использованием стохастического градиентного спуска или аналогичного метода.
Вопрос 3: Следующее состояние в зависимости от действия
Здесь стоит отметить, что если ваша система (например, торговый агент) принимает решения, которые не влияют на следующее состояние, то нужно внимательно анализировать, как это связано с вашим Q-обучением и общей структурой.
В традиционном Q-обучении даже в тех ситуациях, когда действие не неверно влияет на следующее состояние, сохранять следующее состояние ( s_{t+1} ) все равно необходимо. Это позволяет агенту отслеживать состояние окружения и награды, чтобы корректно учиться на более обширной выборке. Например, даже если действие не влияет на состояние, оно все равно может повлиять на распределение наград, что критически важно для обучения.
Ваше предположение, что в случае отсутствия влияния действия на состояние можно было бы сохранить только:
e_t = {s_t, a_t, r_t+1}— не совсем корректно. Состояние ( s_{t+1} ) все равно будет значимо, так как оно необходимо для образования будущего опыта и тренировочных данных для нейронной сети.
Заключение
В целом, концепция опытной повторяющей памяти является многофункциональным инструментом для оптимизации обучения агентов. Важно помнить о необходимости сохранения полной информации об опытных данных, чтобы повысить адаптивность и эффективность вашей модели. Даже если действия не влияют на следующее состояние, это состояние по-прежнему будет полезно для анализа и дальнейшего обучения.
Постоянно учитывайте контекст вашего применения и адаптируйте подход к использованию ERM в зависимости от специфики среды и алгоритма. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их.