Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 639001)
Контекстум
Электро-2024

Обучение с подкреплением. Введение (6000,00 руб.)

0   0
Первый авторСаттон
АвторыБарто Э.Дж.
ИздательствоМ.: ДМК Пресс
Страниц554
ID795119
АннотацияИдея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся психологией, теорией управления, искусственным интеллектом и многими другими отраслями знаний. Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использования обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук. Издание предназначено для студентов технических вузов, разработчиков, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, а также представителей нетехнических профессий, которые могут использовать описанные методики в своей работе.
ISBN978-5-97060-097-9
УДК4.85
ББК32.971.3
Саттон, Р.С. Обучение с подкреплением. Введение / Э.Дж. Барто; Р.С. Саттон .— 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2020 .— 554 с. — ISBN 978-5-97060-097-9 .— URL: https://rucont.ru/efd/795119 (дата обращения: 16.06.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Обучение_с_подкреплением._Введение.pdf
Стр.5
Стр.7
Стр.8
Стр.9
Стр.10
Стр.11
Обучение_с_подкреплением._Введение.pdf
УДК 004.85 ББК 32.971.3 С21 С21 Обучение с подкреплением: Введение. 2-е изд. / пер. с англ. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 552 с.: ил. Саттон Р. С., Барто Э. Дж. ISBN 978-5-97060-097-9 Идея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся психологией, теорией управления, искусственным интеллектом и многими другими отраслями знаний. Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использование обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук. Издание предназначено для студентов технических вузов, разработчиков, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, а также представителей нетехнических профессий, которые могут использовать описанные методики в своей работе. УДК 004.85 ББК 32.971.3 Original English language edition published by The MIT Press Cambridge, MA. Copyright © 2018 Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Russian-language edition copyright © 2020 by DMK Press. All rights reserved. бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. ISBN 978-0-262-03924-6 (англ.) ISBN 978-5-97060-097-9 (рус.) Copyright © 2018 Richard S. Sutton and Andrew G. Barto © Оформление, издание, перевод, ДМК Пресс, 2020
Стр.5
Содержание Вступительное слово .................................................................................................... 11 Предисловие ко второму изданию ..................................................................... 12 Предисловие к первому изданию........................................................................ 17 Обозначения ..................................................................................................................... 20 От издательства ............................................................................................................... 25 Глава 1. Введение ........................................................................................................... 26 1.1. Обучение с подкреплением ............................................................................................... 26 1.2. Примеры ............................................................................................................................. 30 1.3. Элементы обучения с подкреплением ............................................................................. 31 1.4. Ограничения и круг вопросов ........................................................................................... 33 1.5. Развернутый пример: игра в крестики-нолики ............................................................... 34 1.6. Резюме ................................................................................................................................ 39 1.7. История ранних этапов обучения с подкреплением ....................................................... 39 Библиографические замечания ............................................................................................... 49 Часть I. ТАБЛИЧНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ............................................... 50 Глава 2. Многорукие бандиты ................................................................................ 51 2.1. Задача о k-руком бандите .................................................................................................. 51 2.2. Методы ценности действий .............................................................................................. 53 2.3. 10-рукий испытательный стенд ........................................................................................ 54 2.4. Инкрементная реализация ................................................................................................ 57 2.5. Нестационарная задача ..................................................................................................... 59 2.6. Оптимистические начальные значения ........................................................................... 60 2.7. Выбор действия, дающего верхнюю доверительную границу ........................................ 62 2.8. Градиентные алгоритмы бандита ..................................................................................... 64 2.9. Ассоциативный поиск (контекстуальные бандиты) ........................................................ 68 2.10. Резюме .............................................................................................................................. 69 Библиографические и исторические замечания .................................................................... 71 Глава 3. Конечные марковские процессы принятия решений .......... 74 3.1. Интерфейс между агентом и окружающей средой .......................................................... 74 3.2. Цели и вознаграждения ..................................................................................................... 80 3.3. Доход и эпизоды ................................................................................................................ 82 3.4. Унифицированная нотация для эпизодических и непрерывных задач ........................ 84 3.5. Стратегии и функции ценности ........................................................................................ 86 3.6. Оптимальные стратегии и оптимальные функции ценности ........................................ 91 3.7. Оптимальность и аппроксимация .................................................................................... 96 3.8. Резюме ................................................................................................................................ 97 Библиографические и исторические замечания .................................................................... 99
Стр.7
Содержание  7 Глава 4. Динамическое программирование ................................................ 102 4.1. Оценивание стратегии (предсказание) .......................................................................... 103 4.2. Улучшение стратегии ....................................................................................................... 107 4.3. Итерация по стратегиям .................................................................................................. 109 4.4. Итерация по ценности ..................................................................................................... 112 4.5. Асинхронное динамическое программирование .......................................................... 115 4.6. Обобщенная итерация по стратегиям ............................................................................ 116 4.7. Эффективность динамического программирования .................................................... 117 4.8. Резюме .............................................................................................................................. 118 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 119 Глава 5. Методы Монте-Карло ............................................................................. 122 5.1. Предсказание методами Монте-Карло ........................................................................... 123 5.2. Оценивание ценности действий методом Монте-Карло .............................................. 127 5.3. Управление методом Монте-Карло ................................................................................ 129 5.4. Управление методом Монте-Карло без исследовательских стартов ............................ 132 5.5. Предсказание с разделенной стратегией посредством выборки по значимости ....... 135 5.6. Инкрементная реализация .............................................................................................. 142 5.7. Управление методом Монте-Карло с разделенной стратегией .................................... 143 5.8. *Выборка по значимости с учетом обесценивания ....................................................... 146 5.9. *Приведенная выборка по значимости .......................................................................... 147 5.10. Резюме ............................................................................................................................ 149 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 150 Глава 6. Обучение на основе временных различий ............................... 152 6.1. Предсказание TD-методами............................................................................................ 152 6.2. Преимущества TD-методов предсказания ..................................................................... 157 6.3. Оптимальность TD(0) ....................................................................................................... 159 6.4. Sarsa: TD-управление с единой стратегией ................................................................... 162 6.5. Q-обучение: TD-управление с разделенной стратегией ............................................... 165 6.6. Expected Sarsa ................................................................................................................... 167 6.7. Смещение максимизации и двойное обучение ............................................................. 169 6.8. Игры, послесостояния и другие специальные случаи ................................................... 171 6.9. Резюме .............................................................................................................................. 173 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 174 Глава 7. n-шаговый бутстрэппинг ....................................................................... 176 7.1. n-шаговое TD-предсказание ............................................................................................ 176 7.2. n-шаговый алгоритм Sarsa ............................................................................................... 181 7.3. n-шаговое обучение с разделенной стратегией ............................................................. 184 7.4. *Приведенные методы с переменным управлением .................................................... 186 7.5. Обучение с разделенной стратегией без выборки по значимости : n-шаговый алгоритм обновления по дереву ........................................................................ 188 7.6. *Унифицированный алгоритм: n-шаговый Q(σ) ............................................................ 190 7.7. Резюме ............................................................................................................................... 193 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 194 Глава 8. Планирование и обучение табличными методами ............. 195 8.1. Модели и планирование .................................................................................................. 195 8.2. Dyna: объединение планирования, исполнения и обучения ........................................ 198
Стр.8
8  Содержание 8.3. Когда модель неверна ...................................................................................................... 203 8.4. Приоритетный проход ..................................................................................................... 206 8.5. Сравнение выборочного и полного обновлений ........................................................... 210 8.6. Траекторная выборка....................................................................................................... 213 8.7. Динамическое программирование в реальном времени .............................................. 216 8.8. Планирование в момент принятия решений ................................................................ 220 8.9. Эвристический поиск ...................................................................................................... 221 8.10. Разыгрывающие алгоритмы.......................................................................................... 224 8.11. Поиск по дереву методом Монте-Карло ....................................................................... 226 8.12. Резюме главы .................................................................................................................. 229 8.13. Резюме части I: оси ........................................................................................................ 230 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 233 Часть II. ПРИБЛИЖЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ .............................. 236 Глава 9. Предсказание с единой стратегией и аппроксимацией ....................................................................................................... 238 9.1. Аппроксимация функции ценности ............................................................................... 239 9.2. Целевая функция предсказания (VE—) ............................................................................. 240 9.3. Стохастические градиентные и полуградиентные методы .......................................... 242 9.4. Линейные методы ............................................................................................................ 246 9.5. Конструирование признаков для линейных методов ................................................... 252 9.5.1. Полиномы ................................................................................................................. 252 9.5.2. Базис Фурье ............................................................................................................... 254 9.5.3. Грубое кодирование.................................................................................................. 257 9.5.4. Плиточное кодирование .......................................................................................... 260 9.5.5. Радиально-базисные функции ................................................................................ 265 9.6. Выбор размера шага вручную ......................................................................................... 266 9.7. Нелинейная аппроксимация функций: искусственные нейронные сети .................... 267 9.8. Алгоритм TD наименьших квадратов ............................................................................ 272 9.9. Аппроксимация функций с запоминанием ................................................................... 274 9.10. Аппроксимация с помощью ядерных функций ........................................................... 276 9.11. Более глубокий взгляд на обучение с единой стратегией : заинтересованность и значимость ........................................................................................................................... 278 9.12. Резюме ............................................................................................................................ 280 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 281 Глава 10. Управление с единой стратегией и аппроксимацией ...... 288 10.1. Эпизодическое полуградиентное управление ............................................................. 288 10.2. Полуградиентный n-шаговый Sarsa .............................................................................. 292 10.3. Среднее вознаграждение: новая постановка непрерывных задач ............................ 294 10.4. Возражения против постановки с обесцениванием .................................................... 299 10.5. Дифференциальный полуградиентный n-шаговый Sarsa .......................................... 301 10.6. Резюме ............................................................................................................................ 302 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 303 Глава 11. *Методы с разделенной стратегией и аппроксимацией ...................................................................................................... 304 11.1. Полуградиентные методы ............................................................................................. 305 11.2. Примеры расходимости в случае с разделенной стратегией ...................................... 307 11.3. Смертельная триада ....................................................................................................... 312
Стр.9
Содержание  9 11.4. Геометрия линейной аппроксимации функций ценности ......................................... 314 11.5. Градиентный спуск по беллмановской ошибке ........................................................... 318 11.6. Беллмановская ошибка необучаема ............................................................................. 322 11.7. Градиентные TD-методы ............................................................................................... 327 11.8. Эмфатические TD-методы ............................................................................................ 330 11.9. Уменьшение дисперсии ................................................................................................. 332 11.10. Резюме .......................................................................................................................... 334 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 335 Глава 12. Следы приемлемости ........................................................................... 337 12.1. λ-доход ............................................................................................................................ 338 12.2. TD(λ) ................................................................................................................................ 342 12.3. n-шаговые усеченные λ-доходные методы .................................................................. 346 12.4. Пересчет обновлений: онлайновый λ-доходный алгоритм ........................................ 348 12.5. Истинно онлайновый TD(λ) ........................................................................................... 350 12.6. *Голландские следы в обучении методами Монте-Карло ........................................... 352 12.7. Sarsa(λ) ............................................................................................................................. 354 12.8. Переменные λ и γ ........................................................................................................... 359 12.9. Следы с разделенной стратегией и переменным управлением ................................. 361 12.10. От Q(λ) Уоткинса к Tree-Backup(λ) ............................................................................... 364 12.11. Устойчивые методы с разделенной стратегией со следами приемлемости ............ 367 12.12. Вопросы реализации .................................................................................................... 368 12.13. Выводы .......................................................................................................................... 369 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 371 Глава 13. Методы градиента стратегии .......................................................... 373 13.1. Аппроксимация стратегии и ее преимущества ........................................................... 374 13.2. Теорема о градиенте стратегии .................................................................................... 376 13.3. REINFORCE: метод Монте-Карло на основе градиента стратегии ............................. 378 13.4. REINFORCE с базой ......................................................................................................... 381 13.5. Методы исполнитель–критик ....................................................................................... 383 13.6. Метод градиента стратегии для непрерывных задач .................................................. 385 13.7. Параметризация стратегии для непрерывных действий ............................................ 388 13.8. Резюме ............................................................................................................................ 389 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 390 Часть III. ЗАГЛЯНЕМ ПОГЛУБЖЕ .................................................................... 392 Глава 14. Психология ................................................................................................. 393 14.1. Предсказание и управление .......................................................................................... 394 14.2. Классическое обусловливание ...................................................................................... 395 14.2.1. Блокирующее обусловливание и обусловливание высшего порядка ................... 397 14.2.2. Модель Рескорлы–Вагнера ..................................................................................... 399 14.2.3. TD-модель ............................................................................................................... 401 14.2.4. Имитирование TD-модели ..................................................................................... 403 14.3. Инструментальное обусловливание ............................................................................. 410 14.4. Отложенное подкрепление ........................................................................................... 415 14.5. Когнитивные карты ....................................................................................................... 416 14.6. Привычное и целеустремленное поведение ................................................................ 418 14.7. Резюме ............................................................................................................................. 423 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 425
Стр.10
10  Содержание Глава 15. Нейронауки ................................................................................................ 432 15.1. Основы нейронаук ......................................................................................................... 433 15.2. Сигналы вознаграждения, сигналы подкрепления, ценности и ошибки предсказания .......................................................................................................................... 435 15.3. Гипотеза об ошибке предсказания вознаграждения ................................................... 437 15.4. Дофамин ......................................................................................................................... 439 15.5. Экспериментальное подтверждение гипотезы об ошибке предсказания вознаграждения ...................................................................................................................... 443 15.6. Параллель между TD-ошибкой и дофамином .............................................................. 447 15.7. Нейронный исполнитель–критик ................................................................................. 452 15.8. Правила обучения критика и исполнителя .................................................................. 456 15.9. Гедонистические нейроны ............................................................................................ 460 15.10. Коллективное обучение с подкреплением ................................................................. 462 15.11. Основанные на модели методы в мозге ..................................................................... 466 15.12. Наркотическая зависимость ........................................................................................ 468 15.13. Резюме .......................................................................................................................... 469 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 472 Глава 16. Примеры и приложения ..................................................................... 481 16.1. TD-Gammon .................................................................................................................... 481 16.2. Программы игры в шашки Сэмюэла............................................................................. 486 16.3. Стратегия выбора ставки в программе Watson ............................................................ 489 16.4. Оптимизация управления памятью ............................................................................. 492 16.5. Игра в видеоигры на уровне человека .......................................................................... 497 16.6. Мастерство игры в го ..................................................................................................... 503 16.6.1. AlphaGo .................................................................................................................... 506 16.6.2. AlphaGo Zero ............................................................................................................ 509 Глава 17. Передовые рубежи ................................................................................ 521 17.1. Общие функции ценности и вспомогательные задачи ............................................... 521 17.2. Абстрагирование времени посредством опций ........................................................... 523 17.3. Наблюдения и состояние ............................................................................................... 526 17.4. Проектирование сигналов вознаграждения ................................................................. 532 17.5. Остающиеся вопросы ..................................................................................................... 535 7.6. Экспериментальное подтверждение гипотезы об ошибке предсказания вознаграждения ...................................................................................................................... 539 Библиографические и исторические замечания .................................................................. 543 Предметный указатель ............................................................................................. 587 16.7. Персонализированные веб-службы .............................................................................. 513 16.8. Парение в восходящих потоках воздуха ...................................................................... 516
Стр.11

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Периодика по подписке
Антиплагиат система Руконтекст