Глубокое обучение с подкреплением становится важным инструментом в разработке нейросетей, потому что позволяет системе обучаться принимать решения и находить наилучшие стратегии, взаимодействуя с окружающей средой. 2

В процессе обучения агент получает обратную связь: положительное вознаграждение за успешные решения и штрафы за ошибки. 2 Эти сигналы помогают агенту постепенно улучшать свои стратегии и добиваться более эффективных результатов. 2

Некоторые другие преимущества глубокого обучения с подкреплением:

• Не нужен учитель или специальный обучающий набор данных. 3 Только чёткие задачи и критерии оценки их выполнения. 3
• Возможность выявлять закономерности в данных. 1 Для этого используются методы глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети. 1
• Улучшение работы генеративных потоковых нейросетей. 5 Например, учёные НИУ ВШЭ применили классические алгоритмы обучения с подкреплением для настройки GFlowNets, что позволило улучшить работу этих моделей для решения сложнейших научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования. 5