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進化強化學習有望在機器學習方面取得更多進展

演化強化學習:機器學習的新前沿演化強化學習是機器學習的一個新前沿,結合了兩種不同方法的優勢:強化學習和演化計算。在演化強化學習中,智慧體透過積極探索不同的方法並獲得成功表現的獎勵來學習最優策略。這種創新的範例將強化學習的試錯學習與演化演算法模擬自然選擇的能力相結合,形成了一種強大的人工智慧開發方法,並 .... (往下繼續閱讀)

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文章目錄

進化強化學習有望在機器學習方面取得更多進展

演化強化學習機器學習的新前沿

演化強化學習機器學習的一個新前沿,結合了兩種不同方法的優勢:強化學習和演化計算。在演化強化學習中,智慧體透過積極探索不同的方法並獲得成功表現的獎勵來學習最優策略。這種創新的範例將強化學習的試錯學習與演化演算法模擬自然選擇的能力相結合,形成了一種強大的人工智慧開發方法,並在各個領域中帶來了突破。

強化學習和演化計算

強化學習機器學習的一個子領域,主要關注開發演算法,並根據環境的反饋進行決策。成功的強化學習例子包括 AlphaGo 和最近的 Google DeepMind 機器人踢足球。然而強化學習仍然面臨一些挑戰,包括探索和開發的權衡、獎勵設計、泛化和信用分配。演化計算可以模擬自然進行問題解決的過程,為強化學習的問題提供潛在解決方案。透過結合這兩種方法,研究人員建立了演化強化學習這一新領域。

演化強化學習的六大研究領域

演化強化學習涵蓋了六個關鍵研究領域:

1. 超引數最佳化

演化計算方法可以用於超引數最佳化,也就是自動確保強化學習系統的最佳設定。由於涉及到多種因素,例如演算法的學習速度及其對未來獎勵的傾向,手動發現最佳設定可能很有挑戰性。此外強化學習的效能在很大程度上取決於所使用的神經網路的架構,包括其層的數量和大小等因素。演化計算方法可以確保強化學習的神經網路最佳權值及其他屬性。

2. 策略搜尋

策略搜尋是透過嘗試不同策略來尋找完成任務的最佳方法,並透過神經網路進行計算模擬。由於存在多種執行任務的可能性,搜尋過程類似於遊歷一個巨大的迷宮。演化計算提供了基於進化策略、遺傳演算法和基因程式設計等“神經演化”方法的可選方法,可以確保神經網路的權重及其他屬性,以強化學習

3. 探索

強化學習智慧體透過與環境互動的方式來提高其效能。過少的探索可能導致做出不良決策,而過多的探索則會增加成本。因此對於智慧體探索的量要進行權衡,以發現良好的操作行為。智慧體透過向其行為加入隨機性進行探索。有效的探索面臨著挑戰,例如大量可能的操作、稀少和延遲的獎勵、不可預測的環境和複雜的多智慧體情境。演化計算方法透過促進競爭、協作和並行化,積極採用多樣性和引導演化的方式進行探索。

4. 獎勵塑造

獎勵在強化學習中很重要,但經常是稀少的且智慧體難以學習的。獎勵形塑透過新增額外的特定奬勵,以幫助智慧體更好地學習。然而這些獎勵可能會不期而至地改變智慧體的行為,並且確保這些額外的獎勵應該是什麼、如何平衡它們以及如何將信用分配給多個智慧體,通常需要對所面臨的任務具有特定的知識。為理解決獎勵設計的問題,研究人員使用演化計算方法調整額外的獎勵及其設定,也可以應用於單獨智慧體和多智慧體強化學習中。

5. 元強化學習

強化學習旨在開發一種通用的學習演算法,它使用之前任務的知識來適應不同任務。這種方法解決了傳統強化學習需要大量樣本才能學習每個任務的問題。但是對於可以使用元強化學習解決的任務數量和複雜度仍然有限,且與之相關的計算成本也很高。因此利用演化計算的模型不依賴,且能更好地處理現實場景實現元強化學習的潛力是巨大的。

6. 多目標強化學習

在某些現實問題中,有多個目標相互衝突。多目標演化演算法可以平衡這些目標,並在沒有比其他更好的解決方案時提出一種折衷方案。多目標強化學習方法分為兩類:將多個目標結合為一個以找到單一最佳解決方案以及尋找一系列良好解決方案。相反,有一些單一目標問題可以有益地分解為多個目標以使問題更易於解決。演化強化學習可以解決複雜的強化學習問題,即使在存在稀有或具有誤導性的獎勵的情況下。但是演化強化學習需要大量的計算資源,使其成本高昂。需要更高效的方法,包括改進編碼、取樣、搜尋運運算元、演算法框架和評估等方面。

前景與建議

演化強化學習在解決具有挑戰性的強化學習問題方面體現了潛力,並在各個領域中取得了成功。然而仍有許多進一步的發展空間。透過提高計算效率、探索新的基準、平臺和應用,演化強化學習研究人員可以使演化方法更加有效且有用,在解決複雜的強化學習問題方面取得更多突破。此外在演化強化學習與其他基於深度學習的技術結合應用方面值得進一步研究,以形成更具威力的機器學習方法。

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江塵

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大家好!我是江塵,一名熱愛科技的發展和創新,我一直都保持著濃厚的興趣和追求。在這個瞬息萬變的數位時代,科技已經深入到我們生活的方方面面,影響著我們的工作、學習和娛樂方式。因此,我希望透過我的部落格,與大家分享最新的科技資訊、趨勢和創新應用。