Kaip CartPole aplinka OpenAI Gym apibrėžia sėkmę ir kokios sąlygos lemia žaidimo pabaigą?
„CartPole“ aplinka „OpenAI Gym“ yra klasikinė valdymo problema, kuri yra pagrindinis mokymosi algoritmų sustiprinimo etalonas. Tai paprasta, bet galinga aplinka, padedanti suprasti sustiprinimo mokymosi dinamiką ir neuroninių tinklų mokymo procesą, siekiant išspręsti valdymo problemas. Šioje aplinkoje agentui pavesta subalansuoti stulpą ant vežimėlio, kuris juda vienmačiu takeliu. Tikslas yra kuo ilgiau išlaikyti stulpą vertikaliai, taikant jėgas į vežimėlį.
Sėkmę „CartPole“ aplinkoje paprastai apibūdina agento gebėjimas išlaikyti polių pusiausvyrą tam tikrą laikotarpį, dažnai matuojant laiko žingsniais. Tiksliau, aplinka suteikia +1 atlygį už kiekvieną žingsnį, kai stulpas išlieka vertikaliai ir neviršija nurodytų ribų. Užduotis laikoma sėkminga, kai agentas gali išlaikyti šią pusiausvyrą iš anksto nustatytą nuoseklių laiko žingsnių skaičių, paprastai nustatytą 200, stulpui nenukritus arba vežimėliui nepajudėjus už ribų.
Dėl kelių sąlygų epizodas CartPole aplinkoje nutraukiamas. Šios sąlygos yra labai svarbios norint suprasti apribojimus, pagal kuriuos agentas turi veikti:
1. Poliaus kampo apribojimas: Laikoma, kad stulpas nukrito, jei jo kampas nukrypsta už tam tikro slenksčio nuo vertikalės. Įdiegus OpenAI Gym, ši riba paprastai nustatoma maždaug ±12 laipsnių nuo vertikalios ašies. Jei stulpo kampas viršija šią ribą, epizodas tuoj pat baigiasi.
2. Krepšelio padėties apribojimas: vežimėlis gali judėti tam tikrame takelyje. Šis diapazonas paprastai apibrėžiamas kaip ±2.4 vieneto nuo takelio centro. Jei vežimėlio padėtis viršija šias ribas, epizodas nutraukiamas. Šis apribojimas užtikrina, kad agentas negalės išnaudoti neribotos erdvės poliui stabilizuoti, todėl valdymo problema tampa sudėtingesnė.
3. Laiko žingsnio riba: Epizodas taip pat baigiasi, jei agentas sėkmingai subalansuoja stulpą iš anksto nustatytam laiko žingsnių skaičiui, dažnai nustatytam 200. Šios ribos pasiekimas laikomas sėkmingu užduoties įvykdymu, o epizodas baigiasi gavus didžiausią galimą to epizodo balą.
CartPole aplinka yra puiki edukacinė priemonė, iliustruojanti pastiprinimo mokymosi principus. Tai nesudėtinga, tačiau sudėtinga užduotis, kuri reikalauja, kad agentas išmoktų pusiausvyrą tarp tyrinėjimo ir išnaudojimo. Agentas turi ištirti įvairius veiksmus, kad suprastų jų poveikį aplinkai, tuo pačiu išnaudodamas žinomas strategijas, kurios padeda išlaikyti stulpo pusiausvyrą.
Norint išmokyti neuroninį tinklą žaisti CartPole žaidimą, paprastai naudojamas sustiprinimo mokymosi algoritmas, pvz., Q mokymasis arba politikos gradiento metodas. TensorFlow, populiari atvirojo kodo mašininio mokymosi biblioteka, gali būti naudojama neuroniniam tinklui kurti ir mokyti. Tinklas kaip įvestį priima aplinkos būseną, kuri apima vežimėlio padėtį ir greitį, stulpo kampą ir stulpo kampinį greitį. Remdamasis šiais įvesties duomenimis, tinklas atlieka veiksmą, kuris gali būti vežimėlio perkėlimas į kairę arba į dešinę.
Įprastas būdas yra naudoti gilųjį Q tinklą (DQN), kai neuroninis tinklas apytiksliai atitinka Q vertės funkciją, kuri įvertina numatomą kaupiamąjį atlygį už tam tikro veiksmo atlikimą tam tikroje būsenoje. Tinklas apmokomas naudojant Bellmano lygtį, kuri atnaujina Q reikšmes pagal gautą atlygį ir didžiausią kitos būsenos Q reikšmę. Šis procesas apima epizodų kartojimą, kai agentas sąveikauja su aplinka, renka patirtį ir naudoja šią patirtį savo politikai tobulinti.
CartPole aplinka taip pat pabrėžia tokias svarbias sąvokas kaip atlygio formavimas, tyrinėjimo strategijos ir kompromisas tarp tyrinėjimo ir eksploatavimo. Dažnai naudojamos tokios tyrinėjimo strategijos, kaip ε-godumas, kai agentas retkarčiais pasirenka atsitiktinius veiksmus, kad tyrinėtų aplinką, o dažniausiai vykdydamas veiksmus, kuriuos siūlo išmokta politika. Ši pusiausvyra yra svarbi efektyviam mokymuisi, nes ji neleidžia agentui įstrigti vietiniame optimaliame gyvenime.
Be to, CartPole aplinka yra praktinis Markovo sprendimų proceso (MDP) sistemos pavyzdys, kai agento sprendimai priklauso tik nuo dabartinės būsenos, o ne nuo ankstesnių būsenų istorijos. Ši savybė supaprastina mokymosi užduotį, nes agentas gali sutelkti dėmesį į savo veiksmų optimizavimą, remdamasis esama būsenos informacija.
Iš esmės „CartPole“ aplinka suteikia turtingą mokymosi patirtį tiems, kurie domisi mokymu apie sustiprinimą ir neuroninių tinklų mokymą. Tai apima pagrindinius valdymo problemų iššūkius, tokius kaip nuolatinių būsenų erdvių valdymas, apribojimų valdymas ir politikos optimizavimas laikui bėgant. Eksperimentuodami su skirtingais algoritmais ir tinklo architektūra, galite įgyti gilesnį supratimą, kaip efektyviai mokyti agentus spręsti sudėtingas užduotis.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/DLTF gilus mokymasis naudojant „TensorFlow“:
- Kaip „OpenAI Gym“ funkcija „action_space.sample()“ padeda iš pradžių išbandyti žaidimo aplinką ir kokią informaciją aplinka grąžina atlikus veiksmą?
- Kokie yra pagrindiniai neuroninio tinklo modelio komponentai, naudojami mokant agentą atlikti „CartPole“ užduotį, ir kaip jie prisideda prie modelio veikimo?
- Kodėl naudinga naudoti modeliavimo aplinkas treniruočių duomenims generuoti stiprinant mokymąsi, ypač tokiose srityse kaip matematika ir fizika?
- Koks yra „OpenAI's Gym“ vaidmuo lavinant neuroninį tinklą žaisti žaidimą ir kaip tai palengvina sustiprinimo mokymosi algoritmų kūrimą?
- Ar konvoliucinis neuroninis tinklas paprastai vis labiau suspaudžia vaizdą į funkcijų žemėlapius?
- Ar giluminio mokymosi modeliai pagrįsti rekursiniais deriniais?
- „TensorFlow“ negali būti apibendrinta kaip gilaus mokymosi biblioteka.
- Konvoliuciniai neuroniniai tinklai yra dabartinis standartinis požiūris į gilųjį vaizdo atpažinimo mokymąsi.
- Kodėl giluminio mokymosi metu paketo dydis kontroliuoja pavyzdžių skaičių pakete?
- Kodėl „TensorFlow“ giluminio mokymosi paketo dydis turi būti nustatytas statiškai?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/DLTF giluminiame mokyme su TensorFlow