текущие Q-значения и целевые Q-значения.
– Обновляются параметры сети путем минимизации ошибки MSE.
8. Основной цикл обучения:
– В каждом эпизоде агент взаимодействует со средой, выполняя действия и обновляя память.
– Периодически обновляются веса целевой сети.
– Постепенно уменьшается вероятность случайного действия.
9. Тестирование агента:
– После завершения обучения агент тестируется в среде, используя политику, основанную на максимальных Q-значениях.
– Выводится общее вознаграждение, полученное агентом.
Глава 4. Основные алгоритмы обучения
Обучение моделей машинного обучения часто сводится к оптимизации функции потерь, чтобы улучшить предсказательные способности модели. В этой главе мы рассмотрим три ключевых алгоритма, которые широко используются для этой цели: градиентный спуск, обратное распространение ошибки и стохастический градиентный спуск.
Градиентный спуск – это метод оптимизации, который используется для минимизации функции потерь. Цель метода – найти значения параметров модели, которые минимизируют ошибку между предсказаниями модели и реальными значениями.
1. Инициализация параметров
Инициализация параметров является первым шагом в градиентном спуске. На этом этапе параметры модели (например, веса и смещения нейронной сети) устанавливаются в случайные значения. Инициализация случайными значениями помогает избежать симметричных решений и обеспечивает, что различные параметры начнут свое обновление с различных точек. Это важно для эффективного обучения, поскольку одинаковые начальные значения могут привести к тому, что параметры будут обновляться идентичным образом, что препятствует обучению модели. Часто используется инициализация из стандартного нормального распределения или других подходящих распределений.
2. Вычисление градиента
На каждом шаге градиентного спуска необходимо вычислить градиент функции потерь по отношению к каждому параметру модели. Градиент указывает направление наибольшего увеличения функции потерь. Для нейронных сетей и других сложных моделей это означает вычисление частных производных функции потерь по всем параметрам модели. Градиент представляет собой вектор, каждая компонента которого показывает, как функция потерь изменится при изменении соответствующего параметра. Вычисление градиента – это важный этап, который определяет, насколько и в каком направлении должны быть изменены параметры, чтобы уменьшить ошибку модели.
3. Обновление параметров
После вычисления градиента параметры модели обновляются в направлении, противоположном градиенту. Это означает, что параметры изменяются так, чтобы уменьшить значение функции потерь. Шаг обновления определяется как произведение градиента и скорости обучения – гиперпараметра, который контролирует размер шага. Маленькая скорость обучения может привести к медленному обучению, в то время как слишком большая скорость обучения может вызвать нестабильность и неудачу в нахождении оптимального решения. Обновление параметров повторяется многократно до тех пор, пока функция потерь