Value iteration

მნიშვნელობების გამეორება: ეს არის ალგორითმი ბელმანის განტოლების გადასაჭრელად განმამტკიცებელ სწავლაში, რომელიც გამოიყენება მნიშვნელობის ფუნქციის შესაფასებლად.

ხელოვნური ინტელექტის უზარმაზარ და მომხიბვლელ სამყაროში, ღირებულებების გამეორება გადამწყვეტ როლს თამაშობს განმტკიცების სწავლაში. ეს არის ალგორითმი, რომელიც გამოიყენება კონკრეტულ მდგომარეობაში ყოფნის ღირებულების შესაფასებლად და კონკრეტული მოქმედების განსახორციელებლად, რაც საშუალებას აძლევს აგენტს ისწავლოს ოპტიმალური ქცევა საცდელი და შეცდომის გზით. აქ უფრო ღრმად გამოიყურება:

რა არის:

წარმოიდგინეთ ხელოვნური ინტელექტის აგენტი, რომელიც მოძრაობს ლაბირინთში და ცდილობს მიზანს რაც შეიძლება სწრაფად მიაღწიოს. ლაბირინთში თითოეული კვადრატი არის მდგომარეობა და თითოეული მოქმედება (ზემოთ, ქვევით, მარცხნივ, მარჯვნივ) არის არჩევანი, რომლის გაკეთებაც აგენტს შეუძლია. ღირებულების გამეორება ეხმარება აგენტს გააცნობიეროს, რამდენად ღირებულია თითოეული სახელმწიფო, განიხილავს როგორც უშუალო ჯილდოს იქ ყოფნისთვის, ასევე პოტენციური სამომავლო ჯილდოების გათვალისწინებით, რაც შეიძლება გამოიწვიოს.

Როგორ მუშაობს:

დაიწყეთ შეფასებებით: ალგორითმი იწყება თვითნებური მნიშვნელობების მინიჭებით თითოეულ სახელმწიფოს.
განმეორებითი განახლებები: ყოველი გამეორებისას ის:
განიხილავს ყველა შესაძლო მოქმედებას თითოეული სახელმწიფოსგან.
აფასებს მოსალოდნელ სამომავლო ჯილდოს თითოეული ქმედება-მდგომარეობის წყვილისთვის (მიმდინარე ღირებულების შეფასებებისა და მიღებული ჯილდოების გამოყენებით).
განაახლებს თითოეული სახელმწიფოს ღირებულებას, რომელიც ეფუძნება საუკეთესო მოსალოდნელ სამომავლო ჯილდოს, რომელიც ამ შტატიდან იქნება შესაძლებელი.
კონვერგენცია: ეს პროცესი მეორდება მანამ, სანამ მნიშვნელობების შეფასება არ დასტაბილურდება, რაც მიუთითებს კონვერგენციაზე ოპტიმალურ მნიშვნელობებთან.
უპირატესობები:

ეფექტური შეფასება: ღირებულების გამეორება ეფექტურად იკვლევს გარემოს, ფოკუსირებულია პერსპექტიულ მდგომარეობებზე და სწავლობს ღირებული გამოცდილებიდან.
გარანტირებული კონვერგენცია: გარკვეულ პირობებში, გარანტირებულია ოპტიმალური მნიშვნელობის ფუნქციის პოვნა დეტერმინისტული გარემოსთვის.
მრავალფეროვნება: ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას განმამტკიცებელი სწავლის სხვადასხვა პრობლემებზე, მათ შორის დისკრეტულ და უწყვეტ მდგომარეობებზე.
შეზღუდვები:

გამოთვლითი ღირებულება: დიდი სახელმწიფო სივრცეებისთვის, საჭირო გამეორებების რაოდენობა შეიძლება მნიშვნელოვნად გაიზარდოს, რაც მას გამოთვლით ძვირს გახდის.
მგრძნობელობა საწყისი შეფასებების მიმართ: ცუდი საწყისი მნიშვნელობები შეიძლება გამოიწვიოს ნელი კონვერგენცია ან არაოპტიმალური გადაწყვეტილებები.
ალტერნატივები:

პოლიტიკის გამეორება: კიდევ ერთი ალგორითმი, რომელიც ფოკუსირებულია პოლიტიკის გაუმჯობესებაზე უშუალოდ ღირებულების შეფასების ნაცვლად.
ღრმა Q-სწავლება: იყენებს ნერვულ ქსელებს მნიშვნელობის ფუნქციის შესასწავლად, პოტენციურად უფრო სწრაფად და უფრო მასშტაბურ რთულ გარემოში.