Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
А если агенту не платить? Альтернативная механика обучения с подкреплением
02.03.2026 22:47:23 | Хабр
Хабы: Data Mining, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Разработка игр

В машинном обучении есть такой метод - обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL), который используется для решения задач последовательного принятия решений. В этом методе агент на каждом шаге взаимодействует со средой, изменяя её. Обратной связью для него является некая искусственно сконструированная награда, которая выдаётся на каждой итерации взаимодействия. Основная проблема в том, что действие и награда напрямую не коррелируют. Часто, награда назначается за какое-то финальное достижение, которого можно достичь только выполнив определенную последовательность действий с нулевым или даже отрицательным вознаграждением. Существуют различные способы "протянуть" награду вдоль всей траектории, чтобы в конце концов агент осваивал более-менее приемлемую стратегию поведения.

Удивительно, но обучение с подкреплением никак не использует информацию о том, какие изменения происходят в среде в результате выбранного агентом действия, а только скалярную величину награды. В этом небольшом эксперименте, мы хотим проверить, может ли эта информация как-то быть обработана и использована для построения стратегии агента.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro