Разумевање учења појачања: врсте појачавача и њихова улога у обликовању понашања агената

Учење са појачањем је подобласт машинског учења која се фокусира на обуку агената да доносе одлуке у сложеним, неизвесним окружењима. У учењу уз помоћ, агент ступа у интеракцију са својим окружењем и прима награде или казне за своје поступке. Циљ агента је да научи политику која максимизира кумулативну награду током времена.ӕПојачала су елементи окружења који агенту дају повратне информације о његовим акцијама. Они могу бити или позитивни (награда) или негативни (казна) и служе за модификовање понашања агента. Уобичајени примери појачања укључују:ӕӕ1. Награде: Награда је позитивно појачање које подстиче агента да понови радњу која је довела до награде. На пример, у игри, постизање поена може резултирати наградом.ӕ2. Казне: Казна је негативно појачање које обесхрабрује агента да понови радњу која је довела до казне. На пример, у игри, губитак живота може довести до казне.ӕ3. Повратна информација: Повратна информација може бити позитивна или негативна и служи за информисање агента о последицама његових акција. На пример, у игрици, порука која каже „добар посао!“ може пружити позитивне повратне информације, док порука која каже „упс, изгубио си живот“ може дати негативну повратну информацију.ӕ4. Казна: Казна је негативно појачање које обесхрабрује агента да понови радњу која је довела до казне. На пример, у игри, губитак живота може резултирати казном.ӕ5. Информације: Информације се могу користити као појачање које ће агенту помоћи да научи о свом окружењу и побољша своје доношење одлука. На пример, у игрици, информације о локацији појачања или непријатеља могу бити достављене агенту путем повратних информација или на друге начине.ӕӕПојачала играју кључну улогу у обликовању понашања агента у окружењу за учење са појачањем. Пружајући повратне информације о последицама својих поступака, поткрепљивачи помажу агенту да сазна која понашања су ефикасна, а која нису, и прилагођавају своју политику у складу са тим.