مقدمه
یادگیری تقویتی یکی از زمینههای مهم در هوش مصنوعی است که به یادگیری از طریق تجربیات گذشته و برقراری ارتباط بین عملها و نتایج میپردازد. یکی از چالشهای اصلی این حوزه، کمبود پاداشها در محیطهای خاص است، که میتواند به یادگیری موثر آسیب بزند. در این مقاله، ما به بررسی یک تکنیک مؤثر به نام یادگیری پاداش فرآیند آنلاین (OPRL) میپردازیم. این تکنیک به ما امکان میدهد تا پاداشهای مرحلهای از ترجیحات حرکتی یاد بگیریم و از آنها برای حل مشکلات یادگیری تقویتی با پاداش کم استفاده کنیم.
یادگیری پراگماتیک با OPRL
یادگیری فرآیند آنلاین به عنوان یک رویکرد نوآورانه در یادگیری تقویتی، به ما اجازه میدهد تا با استفاده از دادههای کمی از مراحل قبلی، پاداشهای بهتر و دقیقتری ایجاد کنیم. این فرآیند شامل چندین مرحله است که در ادامه به هر یک از آنها خواهیم پرداخت:
محیط Maze و تعریف پاداش
در ابتدا، یک محیط maze ساده برای آزمایش این رویکرد تعریف میشود. این محیط به عنوان جایی است که عامل (Agent) میتواند از آنجا شروع کند و به سمت اهداف مشخص حرکت کند. در این محیط، پاداشها بر اساس موفقیت در رسیدن به اهداف و حرکت در مسیرهای خاص تعریف میشوند.
شبکه مدل پاداش
جزء دیگر این فرآیند استفاده از شبکه مدل پاداش است. این شبکه برای پیشبینی پاداشها بر اساس تعاملات قبلی با محیط آموزش میبیند. به این ترتیب، مدل میتواند پاداشهایی را برای مراحل آینده پیشبینی کند که به یادگیری بهتر کمک میکند.
تولید ترجیحات
یادگیری از طریق ترجیحات به ما کمک میکند که بفهمیم کدام مسیرها برای عامل مناسبتر هستند. در این مرحله، ما با استفاده از دادههای جمعآوری شده، ترجیحات محیطی ایجاد میکنیم که میتوانند به بهبود نتایج یادگیری کمک کنند.
چرخههای آموزشی و ارزیابی
پس از تعریف محیط و مدل، مرحله بعدی شامل چرخههای آموزشی است. در این چرخهها، عامل به طور مکرر با محیط تعامل میکند و پاداشهای دریافتی را ارزیابی میکند. با هر تعامل، مدل به طور تدریجی به سمت بهبود عملکرد خود پیش میرود. این تعاملات شامل عملی در محیط و دریافت پاداش به ازای عمل موفقیتآمیز است.
بهبود تدریجی عامل
با مدلسازی تجربیات و ارزیابی پاداشها، عامل قادر به یادگیری بهینهتری میشود. به عنوان مثال، یک عامل که بهطور مداوم در یک محیط maze فعالیت میکند، میتواند با بازخوردهای مستمر و یادگیری از ترجیحات گذشته، مراحل را با دقت بیشتر طی کند.
جمعبندی
در این مقاله، ما تکنیک یادگیری پاداش فرآیند آنلاین (OPRL) را بررسی کردیم که نخست به ما امکان ایجاد پاداشهای مرحلهای از ترجیحات حرکتی را میدهد. با پیشرفتهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، این تکنیک میتواند به ما در حل چالشهای یادگیری تقویتی با پاداش کم کمک کند. بهبود یادگیری از طریق دادههای تجربی و بهرهبرداری از ترجیحات میتواند به روند یادگیری اثربخشتری منجر شود.
