Table des matières
1. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?
2. Principes de base de l'apprentissage par renforcement
3. Construire un environnement d'apprentissage par renforcement
4. Créer des agents d'apprentissage par renforcement
5. Formation des agents d’apprentissage par renforcement
7. Application de l'apprentissage par renforcement dans des applications pratiques
introduction
L'apprentissage par renforcement est une branche importante du domaine de l'apprentissage automatique, qui vise à permettre aux agents intelligents d'apprendre et d'optimiser les stratégies de prise de décision par des essais et des erreurs continus. Les agents d'apprentissage par renforcement interagissent avec l'environnement et ajustent leur comportement en fonction des signaux de récompense qu'ils reçoivent pour atteindre des objectifs spécifiques. Ce blog expliquera comment utiliser le langage R et les techniques d'apprentissage profond pour créer un agent d'apprentissage par renforcement afin qu'il puisse apprendre à prendre des décisions intelligentes dans un environnement virtuel.
1. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?
L'apprentissage par renforcement est un paradigme d'apprentissage automatique dont l'objectif est de permettre aux agents intelligents d'apprendre et d'optimiser leur comportement dans les interactions avec l'environnement afin de maximiser les récompenses cumulées. Contrairement à l’apprentissage supervisé et non supervisé, les agents d’apprentissage par renforcement apprennent par essais et erreurs et ne s’appuient pas sur des données pré-étiquetées mais ajustent leurs stratégies en fonction de l’interaction avec l’environnement.
2. Principes de base de l'apprentissage par renforcement
Les principes de base de l’apprentissage par renforcement comprennent les éléments suivants :
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Environnement : L'agent interagit avec l'environnement, observe les états de l'environnement et prend des actions.
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Etat : Une situation instantanée spécifique de l'environnement qui décrit la situation dans laquelle se trouve l'agent.
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Action : Les actions ou décisions que l'agent peut entreprendre dans chaque état.
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Politique : la politique d'un agent définit les règles relatives aux actions à entreprendre dans un état donné.
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Récompense : L'environnement fournit un signal de récompense à l'agent à chaque pas de temps pour évaluer le comportement de l'agent.
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Fonction de valeur : La fonction de valeur est utilisée pour estimer la récompense cumulée à long terme obtenue dans différents états.
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Algorithme d'apprentissage : L'agent utilise un algorithme d'apprentissage pour mettre à jour sa politique afin de maximiser la récompense cumulée.
3. Construire un environnement d'apprentissage par renforcement
Avant de commencer à créer un agent d’apprentissage par renforcement, nous devons définir un environnement approprié dans lequel l’agent apprendra et prendra des décisions. L'environnement peut être virtuel ou un environnement physique dans le monde réel.
Voici un exemple simple d'environnement virtuel dans lequel un agent doit apprendre à trouver des objectifs dans un monde en grille :
# 创建虚拟环境
environment <- matrix(0, nrow = 5, ncol = 5)
start_state <- c(1, 1)
goal_state <- c(5, 5)
environment[start_state[1], start_state[2]] <- 1
environment[goal_state[1], goal_state[2]] <- 2
4. Créer des agents d'apprentissage par renforcement
Construire un agent d'apprentissage par renforcement nécessite de définir l'espace d'état, l'espace d'action et la politique de l'agent. Généralement, la politique d'un agent peut être représentée à l'aide d'un réseau neuronal profond et les paramètres de politique sont mis à jour via un algorithme de rétropropagation.
Voici un exemple simplifié d'un agent d'apprentissage par renforcement dans lequel l'agent utilise un Deep Q-Network (DQN) pour apprendre une politique de prise de décision dans un environnement virtuel :
# 安装并加载必要的R包
install.packages("keras")
library(keras)
# 创建深度Q网络
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units = 24, input_shape = state_space_size, activation = "relu") %>%
layer_dense(units = 24, activation = "relu") %>%
layer_dense(units = action_space_size, activation = "linear")
# 编译模型
model %>% compile(loss = "mse", optimizer = optimizer_adam(lr = 0.001))
5. Formation des agents d’apprentissage par renforcement
Le processus de formation d'un agent d'apprentissage par renforcement comprend des étapes telles que l'interaction avec l'environnement, la collecte de données d'expérience, le calcul des récompenses et la mise à jour des valeurs Q. La formation de l'agent nécessite l'utilisation d'un algorithme d'apprentissage, tel que Q-learning ou l'algorithme Deep Q-Network (DQN).
Voici un exemple simple de formation d’agent d’apprentissage par renforcement :
# 训练强化学习代理
for (episode in 1:num_episodes) {
state <- reset_environment(environment) # 重置环境并获取初始状态
done <- FALSE
while (!done) {
action <- select_action(model, state) # 选择行动
next_state, reward, done <- step_environment(environment, action) # 执行行动并观察下一个状态、奖励和是否结束
target <- calculate_target(model, state, action, reward, next_state, done) # 计算Q值目标
model %>% train_on_batch(state, target) # 更新Q网络
state <- next_state
}
}
6. Évaluation et optimisation
Une fois la formation terminée, nous devons évaluer les performances de l'agent et éventuellement optimiser davantage la stratégie. L'évaluation peut être effectuée en exécutant l'agent dans l'environnement et en mesurant ses performances sur différentes tâches. Les stratégies d'optimisation peuvent impliquer le réglage d'hyperparamètres, des structures de réseaux neuronaux plus complexes et des algorithmes d'apprentissage par renforcement plus avancés.
7. Application de l'apprentissage par renforcement dans des applications pratiques
L'apprentissage par renforcement a un large éventail d'utilisations dans des applications pratiques, notamment la conduite autonome, le jeu, les transactions financières, le contrôle de robots, etc. Par exemple, l'apprentissage par renforcement profond a permis d'obtenir des performances surhumaines en Go dans AlphaGo, et a également permis d'obtenir des capacités de conduite hautement autonomes dans les voitures autonomes.