Обсуждение статьи "Нейросети — это просто (Часть 53): Декомпозиция вознаграждения"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 53): Декомпозиция вознаграждения:

Мы уже не раз говорили о важности правильного подбора функции вознаграждения, которую используем для стимулирования желательного поведения Агента, добавляя вознаграждения или штрафы за отдельные действия. Но остается открытым вопрос о дешифровке наших сигналов Агентом. В данной статье мы поговорим о декомпозиции вознаграждения в части передачи отдельных сигналов обучаемому Агенту.

Мы продолжаем рассмотрение методов обучения с подкреплением. Как Вы знаете, все алгоритмы обучения моделей данного направления машинного обучения основаны на парадигме максимизации вознаграждения от окружающей среды. И функция вознаграждения играет ключевую роль в процессе обучения моделей. Очень редко её сигналы однозначны.

В попытках стимулирования Агента к желаемому поведению мы вводим в функцию вознаграждения дополнительные премии и штрафы. К примеру, мы часто усложняли функцию вознаграждения в попытке стимулировать Агента к изучению окружающей среды и вводили штрафы за бездействие. При этом архитектура модели и функция вознаграждения остаются плодом субъективных соображений архитектора модели.

В процессе обучения модель может столкнуться с различными сложностями и трудностями, даже при тщательном подходе к проектированию. Агент может не достичь желаемых результатов по множеству различных причин, поиск которых превращается в "гадание на кофейной гуще". Но как понять, что Агент правильно трактует наши сигналы в функции вознаграждения? В попытке разобраться с этим вопросом возникает желание разделить вознаграждение на отдельные составляющие. Использование декомпозированного вознаграждения и анализ влияния отдельных компонентов могут быть очень полезны в поиске путей оптимизации процесса обучения модели. Это позволит лучше понять, как различные аспекты влияют на поведение Агента. Выявить причины проблем и эффективно скорректировать архитектуру модели, процесс обучения или функцию вознаграждения.

Автор: Dmitriy Gizlyk