Обучение с подкреплением - что это такое, определение термина
- Обучение с подкреплением
- - это область машинного обучения, в которой агент (например, энергосеть) обучается принимать решения взаимодействуя с окружающей средой. В процессе обучения агент получает обратную связь от окружающей среды в виде награды или штрафа, что позволяет ему оптимизировать свои действия для достижения поставленных целей. В данном контексте энергосеть используется как агент, который самостоятельно выбирает оптимальные действия в зависимости от обстановки, что делает ее способной к обучению без участия человека.
Детальная информация
Обучение с подкреплением - это метод машинного обучения, в котором алгоритм обучается на основе взаимодействия с окружающей средой и получения вознаграждения за правильные действия. В контексте нейросетей обучение с подкреплением происходит путем подстройки весов и параметров сети на основе полученных наград или штрафов.
Основной целью обучения с подкреплением является максимизация накопленного вознаграждения через выбор оптимальных действий в конкретной ситуации. Нейросети в данном случае выступают в качестве аппроксиматора функции ценности или политики, которые определяют, какие действия следует предпринимать для достижения наилучшего результата.
Для обучения нейросетей с использованием метода обучения с подкреплением необходимо определить целевую функцию, определяющую, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Затем происходит обучение сети на основе собранных данных об окружающей среде и полученных вознаграждениях, путем коррекции весов сети.
Преимущества обучения с подкреплением заключаются в возможности обучения агента без необходимости размеченных данных, способности обучаться в реальном времени и принимать решения в сложных и изменяющихся условиях. Однако данный метод требует большого количества вычислительных ресурсов и времени на обучение, а также может быть подвержен проблеме исследования-использования (exploration-exploitation trade-off).