Обучите своего первого агента на основе глубокого Q-обучения пошаговое руководство

Deep Q-learning step-by-step guide for training your first agent.

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/04/introduction-deep-q-learning-python/

Введение:

Обучение с подкреплением (RL) – это увлекательная область искусственного интеллекта (AI), которая позволяет машинам учиться и принимать решения через взаимодействие с окружающей средой. Обучение агента RL включает в себя процесс проб и ошибок, где агент учится на основе своих действий и последующих вознаграждений или наказаний, которые он получает. В этом блоге мы рассмотрим шаги, необходимые для обучения вашего первого агента RL, а также приведем фрагменты кода для иллюстрации процесса.

Шаг 1: Определение среды

Первый шаг в обучении агента RL – определить среду, в которой он будет работать. Среда может быть симуляцией или сценарием реального мира. Она предоставляет агенту наблюдения и вознаграждения, позволяя ему учиться и принимать решения. OpenAI Gym – популярная библиотека Python, предоставляющая широкий спектр заранее созданных сред. Давайте рассмотрим классическую среду “CartPole” для этого примера.

import gymenv = gym.make('CartPole-v1')

Шаг 2: Понимание взаимодействия агента с окружающей средой

В RL агент взаимодействует с окружающей средой, предпринимая действия на основе своих наблюдений. Он получает обратную связь в виде вознаграждений или наказаний, которые используются для направления его процесса обучения. Цель агента – максимизировать накопленные вознаграждения со временем. Для этого агент изучает политику – отображение от наблюдений к действиям – которая помогает ему принимать лучшие решения.

Шаг 3: Выбор алгоритма RL

Доступны различные алгоритмы RL, каждый со своими преимуществами и недостатками. Один из популярных алгоритмов – Q-обучение, которое подходит для дискретных пространств действий. Еще один широко используемый алгоритм – Deep Q-Networks (DQN), который использует глубокие нейронные сети для работы с комплексными средами. Для этого примера давайте использовать алгоритм DQN.

Chatathon by Chatbot Conference

Шаг 4: Построение агента RL

Для построения агента RL с использованием алгоритма DQN нам нужно определить нейронную сеть в качестве функции аппроксиматора. Сеть принимает наблюдения в качестве входных данных и выдает Q-значения для каждого возможного действия. Нам также нужно реализовать память повторов, чтобы хранить и выбирать опыт для обучения.

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimclass DQN(nn.Module):    def __init__(self, input_dim, output_dim):        super(DQN, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)        self.fc2 = nn.Linear(64, 64)        self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim)    def forward(self, x):        x = torch.relu(self.fc1(x))        x = torch.relu(self.fc2(x))        x = self.fc3(x)        return x# Создание экземпляра агента DQNinput_dim = env.observation_space.shape[0]output_dim = env.action_space.nagent = DQN(input_dim, output_dim) 

Шаг 5: Обучение агента RL

Теперь мы можем обучить агента RL с использованием алгоритма DQN. Агент взаимодействует с окружающей средой, наблюдает текущее состояние, выбирает действие на основе своей политики, получает вознаграждение и обновляет свои Q-значения соответствующим образом. Этот процесс повторяется для определенного числа эпизодов или пока агент не достигнет удовлетворительного уровня производительности.

optimizer = optim.Adam(agent.parameters(), lr=0.001)def train_agent(agent, env, episodes):    for episode in range(episodes):        state = env.reset()        done = False        episode_reward = 0        while not done:            action = agent.select_action(state)            next_state, reward, done, _ = env.step(action)            agent.store_experience(state, action, reward, next_state, done)            agent

Заключение:

В этом блоге мы исследовали процесс обучения вашего первого RL агента. Мы начали с определения среды с использованием OpenAI Gym, которая предоставляет набор готовых сред для задач RL. Затем мы обсудили взаимодействие агента со средой и цель агента – максимизировать накопленные награды.

Затем мы выбрали алгоритм DQN в качестве нашего RL алгоритма, который объединяет глубокие нейронные сети с Q-обучением для работы с сложными средами. Мы создали RL агента, используя нейронную сеть в качестве аппроксиматора функции и реализовали память повторов для хранения и выборки опыта для обучения.

Наконец, мы обучили RL агента, позволив ему взаимодействовать со средой, наблюдать состояния, выбирать действия на основе своей политики, получать награды и обновлять свои Q-значения. Этот процесс повторялся в течение определенного числа эпизодов, позволяя агенту учиться и улучшать свои способности к принятию решений.

Обучение с подкреплением открывает мир возможностей для обучения интеллектуальных агентов, которые могут автономно учиться и принимать решения в динамических средах. Следуя шагам, описанным в этом блоге, вы можете отправиться в путешествие обучения RL агентов и исследования различных алгоритмов, сред и приложений.

Помните, что обучение RL требует экспериментов, настройки и терпения. Погружаясь в RL глубже, вы можете изучать продвинутые техники, такие как глубокое RL, градиенты политики и многоагентные системы. Итак, продолжайте учиться, итерироваться и расширять границы того, чего могут достичь ваши RL агенты.

Счастливого обучения!




LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/smit-kumbhani-44b07615a/

Мой Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=5KPzARoAAAAJ

Блог на тему “Семантическая сегментация для обнаружения и сегментации пневмоторакса” https://medium.com/becoming-human/semantic-segmentation-for-pneumothorax-detection-segmentation-9b93629ba5fa

Получите сертификат в ChatGPT + Conversational UX + Dialogflow
Получите сертификат в ChatGPT + Conversational UX + Dialogflow