Огляд досягнень у галузі глибокого навчання з підкріпленням

Глибоке навчання з підкріпленням (Deep RL) поєднує в собі навчання з підкріпленням і глибоке навчання, демонструючи безпрецедентний успіх у вирішенні складних завдань, які колись вважалися недосяжними для машин. Цей метод продемонстрував продуктивність на рівні людини або навіть вищу за неї в різних ситуаціях, продемонструвавши свій потенціал у розв’язання різноманітних задач з великою кількістю вхідних даних.

Навчання з підкріпленням, що базується на психології та нейробіології, надає можливість машинам оптимізувати взаємодію з навколишнім середовищем. Однак практичне застосування вимагає ефективного вилучення інформації з комплексних сенсорних даних. Люди досягли успіху в цьому аспекті завдяки ієрархічним системам сенсорної обробки, що надихнуло об’єднати навчання з підкріпленням та глибоке навчання, що призвело до появи методів глибокого навчання з підкріпленням.

Історія глибокого навчання з підкріпленням почалася з перших успіхів TD-Gammon у 1992 році та прориву DeepMind у 2013 році з розробкою потужних Q-мереж (Deep Q-networks) для гри в приставки Atari. Зокрема, AlphaZero продемонстрував надлюдську майстерність у шахах, сьогі та го у 2017 році. Кілька ключових алгоритмів навчання з глибоким підкріпленням сформували цю галузь:

• Глибока Q-мережа (DQN): Розробка DeepMind 2015 року, що використовує глибокі нейронні мережі для адаптації Q-функції, досягаючи надлюдської продуктивності в іграх.
• Глибокий градієнт детермінованої поведінки (DDPG): Алгоритм Google DeepMind 2015 року для безперервних просторів дій, що поєднує глибоке Q-навчання з детермінованими градієнтами політики.
• Приблизна оптимізація поведінки (PPO): Метод OpenAI 2017 року для стабільного навчання з градієнтом параметрів поведінки, що балансує між ефективністю та простотою.
• Оптимізація поведінки в області надійності (TRPO): Алгоритм OpenAI 2015 року, що забезпечує стабільне оновлення правил за допомогою обмеження діапазону надійності.
• Soft Actor-Critic (SAC): Алгоритм аналізу поведінки акторів поза правилами 2018 року від Berkeley AI Research, який оптимізує стохастичну політику, пропонуючи високу ефективність і надійність на вибірковій перевірці.

Ці алгоритми розв’язують такі проблеми, як багатовимірні вхідні дані, безперервні простори дій і стабільність навчання. Потенціал навчання з глибоким підкріпленням поширюється на управління роботами, ігри та інші сфери, обіцяючи подальший розвиток ШІ в різних галузях.