Versterkingsleren begrijpen: soorten bekrachtigers en hun rol bij het vormgeven van het gedrag van agenten
Reinforcement learning is een deelgebied van machine learning dat zich richt op het trainen van agenten om beslissingen te nemen in complexe, onzekere omgevingen. Bij versterkend leren heeft een agent interactie met zijn omgeving en ontvangt hij beloningen of straffen voor zijn acties. Het doel van de agent is om een beleid te leren dat de cumulatieve beloning in de loop van de tijd maximaliseert. Versterkers zijn elementen van de omgeving die feedback geven aan de agent over zijn acties. Ze kunnen positief (beloning) of negatief (straf) zijn en dienen om het gedrag van de agent te wijzigen. Veel voorkomende voorbeelden van bekrachtigers zijn:
1. Beloningen: Een beloning is een positieve bekrachtiger die de agent aanmoedigt om de actie te herhalen die tot de beloning heeft geleid. In een spel kan het scoren van een punt bijvoorbeeld resulteren in een beloning.
2. Straffen: Een straf is een negatieve bekrachtiger die de agent ervan weerhoudt de actie te herhalen die tot de straf heeft geleid. In een spel kan het verliezen van een leven bijvoorbeeld resulteren in een straf. Feedback: Feedback kan positief of negatief zijn en dient om de agent te informeren over de gevolgen van zijn acties. In een game wordt bijvoorbeeld een bericht weergegeven met de tekst 'Goed gedaan!' kan positieve feedback opleveren, terwijl een bericht met de tekst "oeps, je hebt een leven verloren" negatieve feedback kan geven. Straf: Een straf is een negatieve bekrachtiger die de agent ervan weerhoudt de actie te herhalen die tot de straf heeft geleid. In een spel kan het verliezen van een leven bijvoorbeeld resulteren in een straf. Informatie: Informatie kan worden gebruikt als bekrachtiger om de agent te helpen zijn omgeving te leren kennen en zijn besluitvorming te verbeteren. In een game kan bijvoorbeeld informatie over de locatie van power-ups of vijanden aan de agent worden verstrekt via feedback of op andere manieren. Versterkers spelen een cruciale rol bij het vormgeven van het gedrag van een agent in een versterkende leeromgeving. Door feedback te geven over de gevolgen van zijn acties, helpen bekrachtigers de agent te leren welk gedrag effectief is en welke niet, en zijn beleid dienovereenkomstig aan te passen.
Ik vind dit leuk
Ik vind dit niet leuk
Een inhoudsfout melden
Gedeeld
