Hlboké Reinforcement Learning (RL) sa objavil ako silný nástroj v oblasti umelej inteligencie, kombinujúci reinforcement learning s hlbokými neurónovými sieťami. Jeho schopnosť riešiť komplexné problémy a dokonca prekonávať výkonnosť ľudí vyvolala významný záujem v rôznych oblastiach, ako sú hry a robotika. Avšak, vnútorné mechanizmy hlbokých neurónových sietí v RL stále zostávajú záhadou, čím výzvou pre výskumníkov porozumieť ich návrhu a dynamike učenia.
Na rozdiel od nadzorovaného učenia, zvyšovanie počtu parametrov modelu RL často vedie k zníženiu výkonnosti. Toto rozpor vyvolal zvedavosť a vyvolal skúmania alternatívnych prístupov na zlepšenie modelov RL. Nedávne pokroky skúmali integráciu modulov Mixture-of-Expert (MoE), predovšetkým Soft MoEs, do hodnotových sietí.
Integrácia modulov MoE zavádza štruktúrovanú riedkosť do neurónových sietí, selektívne smerujúc vstupy do špecializovaných komponentov. Zatiaľ čo sú široko používané vtransformačných architektúrach pre tokenové vstupy, koncept tokenov nie je univerzálne použiteľný v hlbokých neurálnej sietiach pre reinforcement learning. Avšak, štúdie odhalili, že architektúry s modulmi MoE vykazujú vyššie numerické hodnoty v empirických matriciach Neural Tangent Kernel (NTK) a prejavujú minimálne mŕtve neuróny a normy príznakov. Tieto pozorovania naznačujú, že moduly MoE majú stabilizačný vplyv na dynamiku optimalizácie, hoci priamy kauzálny vzťah medzi týmito zlepšeniami a výkonom agenta ešte úplne nenastal.
Okrem toho experimenty ukázali, že začlenenie modulu MoE s jedným expertom do rámca Rainbow vedie k štatisticky významnému zlepšeniu výkonnosti. Toto naznačuje, že výhody MoE sa rozširujú aj na riedkosť, ukazujúc potenciál pre širšie výhody pri trénovaní hlbokých RL agentov. Závery zdôrazňujú významný vplyv architektonických rozhodnutí na celkovú výkonnosť RL agentov, inšpirujúc ďalší prieskum v tejto relatívne neprebádanom výskumnom smere.
Porozumieť roli hlbokých neurónových sietí v Deep RL je kľúčové pre odhalenie zložitostí úspechu RL agentov. Prostredníctvom komplexných skúmaní a experimentov výskumníci smerujú k osvetleniu tajomného vzájomného pôsobenia medzi hlbokým učením a reinforcement learningom. Tieto poznatky nielen posúvajú našu znalosť AI systémov, ale tiež otvárajú cestu pre budúce inovácie v oblasti Deep RL.
Odpovede na často kladené otázky o Deep Reinforcement Learning (RL):
The source of the article is from the blog myshopsguide.com