Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung)"

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Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 50): Soft Actor-Critic (Modelloptimierung) :

Im vorigen Artikel haben wir den Algorithmus Soft Actor-Critic (Akteur-Kritiker) implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Hier werden wir das zuvor erstellte Modell optimieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Wir fahren fort mit der Untersuchung des Algorithmus Soft Actor Critic. Im vorherigen Artikel haben wir den Algorithmus implementiert, konnten aber kein profitables Modell trainieren. Heute werden wir uns mit möglichen Lösungen befassen. Eine ähnliche Frage wurde bereits in dem Artikel „Modell der Prokrastination, Gründe und Lösungen“ aufgeworfen. Ich schlage vor, unser Wissen in diesem Bereich zu erweitern und neue Ansätze am Beispiel unseres Soft Actor-Critic-Modells zu prüfen.

Bevor wir direkt zur Optimierung des von uns erstellten Modells übergehen, möchte ich Sie daran erinnern, dass Soft Actor-Critic ein Verstärkungslernalgorithmus für stochastische Modelle in einem kontinuierlichen Aktionsraum ist. Das Hauptmerkmal dieser Methode ist die Einführung einer Entropiekomponente in die Belohnungsfunktion.

Durch die Verwendung einer stochastischen Actors-Politik ist das Modell flexibler und in der Lage, Probleme in komplexen Umgebungen zu lösen, in denen einige Handlungen ungewiss sind oder keine klaren Regeln festgelegt werden können. Diese Strategie ist oft robuster, wenn es um Daten geht, die viel Rauschen enthalten, da sie die probabilistische Komponente berücksichtigt und nicht an klare Regeln gebunden ist.

Autor: Dmitriy Gizlyk