Η Βαθιά Μάθηση Ενίσχυσης (RL) έχει εμφανιστεί ως ένα ισχυρό εργαλείο στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, συνδυάζοντας τη μάθηση ενίσχυσης με τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Η ικανότητά του να επιλύει πολύπλοκα προβλήματα και ακόμα και να υπερβαίνει την ανθρώπινη απόδοση έχει προκαλέσει σημαντικό ενδιαφέρον σε διάφορους τομείς, όπως οι ηλεκτρονικοί υπολογιστές και η ρομποτική. Ωστόσο, οι εσωτερικές λειτουργίες των βαθιών νευρωνικών δικτύων στην RL παραμένουν ακόμη αδιευκρίνιστες, προκαλώντας προκλήσεις στους ερευνητές να κατανοήσουν τον σχεδιασμό και τη δυναμική μάθησής τους.
Σε αντίθεση με την εποπτευόμενη μάθηση, η αύξηση του αριθμού παραμέτρων ενός μοντέλου RL συχνά οδηγεί σε μειωμένη απόδοση. Αυτή η αντίφαση έχει πυρπολήσει την περιέργεια και έχει ενθαρρύνει έρευνες για εναλλακτικές προσεγγίσεις προκειμένου να βελτιώσουν τα μοντέλα RL. Πρόσφατες εξελίξεις έχουν εξερευνήσει την ενσωμάτωση των ενοτήτων Mixture-of-Expert (MoE), ειδικότερα των Soft MoE, σε δίκτυα βασισμένα σε αξία.
Η ενσωμάτωση των ενοτήτων MoE εισάγει δομημένη αραιότητα στα νευρωνικά δίκτυα, καθοδηγώντας εκλεκτικά τις εισόδους σε εξειδικευμένα στοιχεία. Ενώ χρησιμοποιούνται ευρέως σε αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών για τις εισόδους των tokens, το έννοια των tokens δεν είναι καθολικά εφαρμόσιμο σε δίκτυα βαθιάς μάθησης ενίσχυσης. Ωστόσο, μελέτες έχουν αποκαλύψει ότι οι αρχιτεκτονικές με ενότητες MoE επιδεικνύουν υψηλότερους αριθμητικούς βαθμούς στις πειραματικές Νευρικές Πυρήνες Tangent (NTK) και εμφανίζουν ελάχιστους νεκρούς νευρώνες και κανόνες χαρακτηριστικών. Αυτές οι παρατηρήσεις υποδηλώνουν ότι οι ενότητες MoE έχουν μια σταθεροποιητική επίδραση στη δυναμική βελτιστοποίησης, αν και δεν έχει καθοριστεί πλήρως μια άμεση αιτιώδη σύνδεση μεταξύ αυτών των βελτιώσεων και της απόδοσης του παράγοντα.
Επιπλέον, πειράματα έχουν δείξει ότι η ενσωμάτωση μιας ενότητας MoE με ένα μοναδικό ειδικό στο Rainbow πλαίσιο οδηγεί σε στατιστικά σημαντικές βελτιώσεις στην απόδοση. Αυτό υποδεικνύει ότι τα οφέλη των MoEs επεκτείνονται πέρα από την αραιότητα, επιδεικνύοντας τις προοπτικές για ευρύτερα πλεονεκτήματα στην εκπαίδευση βαθιών παραγόντων RL. Τα ευρήματα τονίζουν τη σημαντική επίδραση των αρχιτεκτονικών αποφάσεων σχεδιασμού στη συνολική απόδοση των παραγόντων της RL, ενθαρρύνοντας περαιτέρω έρευνα σε αυτήν τη σχετικά ανέξοδη κατεύθυνση έρευνας.
Η κατανόηση του ρόλου των βαθιών νευρωνικών δικτύων στην Βαθιά RL είναι κρίσιμη για την αποκωδικοποίηση των πολυπλοκοτήτων που βρίσκονται στη βάση της επιτυχίας των παραγόντων RL. Μέσα από σφαιρικές εξετάσεις και πειράματα, οι ερευνητές στοχεύουν να ρίξουν φως στην μυστηριώδη αλληλεπίδραση μεταξύ βαθιάς μάθησης και μάθησης ενίσχυσης. Αυτές οι αντιλήψεις όχι μόνο προάγουν τη γνώση μας για τα συστήματα AI, αλλά και ανοίγουν το δρόμο για μελλοντικές καινοτομίες στον τομέα της βαθιάς RL.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com