Как работает метод «обучение с подкреплением» в современных нейросетях?

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором программа учится взаимодействовать с окружающей средой для получения максимальной награды через систему проб и ошибок. blog.skillfactory.ru

Процесс обучения с подкреплением включает следующие шаги: vc.ru

1. Инициализация. vc.ru Нейросеть-агент и окружающая среда настраиваются. vc.ru
2. Взаимодействие. vc.ru Агент взаимодействует со средой, выбирая действия на основе текущего состояния. vc.ru Он передаёт действия среде, и та возвращает новое состояние и награду. vc.ru
3. Обучение. vc.ru Агент использует полученные данные (состояния, действия и награды) для обновления своей стратегии (политики). vc.ru
4. Итерации. vc.ru Процесс взаимодействия и обучения продолжается в течение множества итераций. vc.ru Агент пытается улучшить свою стратегию, максимизируя кумулятивную награду. vc.ru
5. Эксплуатация. vc.ru После обучения агент может быть использован для принятия решений в реальной среде или в задачах, где требуется оптимальное поведение. vc.ru

Пример работы метода — обучение робота играть в видеоигру, в которой нужно собирать монеты и избегать врагов. blog.skillfactory.ru За каждую собранную монету робот получает очки — награду, а если наткнётся на врага, то теряет очки — это наказание. blog.skillfactory.ru Сначала робот делает много ошибок, но постепенно понимает, какие действия приносят больше очков, и запоминает правильную стратегию. blog.skillfactory.ru

Обучение с подкреплением особенно эффективно в задачах, где правильность решения зависит от множества факторов и нет однозначных ответов. www.arcsinus.ru