Если вы когда-либо пробовали обучение с подкреплением, скорее всего, вы столкнулись с классической проблемой Картпола. Цель состоит в том, чтобы сбалансировать шест на тележке, приложив соответствующие силы. Максимальная награда, достижимая в этой задаче, составляет 200, что указывает на идеальный баланс. В этой статье блога мы погрузимся в захватывающий мир Cartpole и рассмотрим несколько методов максимизации вашего вознаграждения с помощью мощного алгоритма Deep Q-Network (DQN). Так что пристегнитесь и приготовьтесь покорить Картпол как профессионал!

Метод 1. Повтор опыта

Один из эффективных методов повышения стабильности и эффективности алгоритма DQN называется воспроизведением опыта. Воспроизведение опыта предполагает сохранение опыта агента (состоящего из состояний, действий, вознаграждений и следующих состояний) в буфере воспроизведения. Случайно выбирая опыт из буфера во время обучения, агент может учиться на разнообразном наборе переходов, уменьшая корреляцию между последовательными наблюдениями. Такой подход улучшает процесс обучения и способствует лучшему изучению пространства действий государства.

Вот пример реализации воспроизведения опыта в Python с использованием класса dequeиз модуля collections:

from collections import deque
replay_buffer = deque(maxlen=10000)  # Initialize replay buffer with a maximum capacity
# During agent-environment interaction
state = env.reset()
done = False
while not done:
    action = agent.select_action(state)
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    replay_buffer.append((state, action, reward, next_state, done))
    state = next_state
# During training
experiences = random.sample(replay_buffer, batch_size)

Метод 2: Целевая сеть

Еще одним методом, который может значительно повысить стабильность алгоритма DQN, является использование целевой сети. Идея целевой сети состоит в том, чтобы отделить оценку значений Q от цели обновления, снижая риск расхождений во время обучения. Целевая сеть — это отдельная нейронная сеть, которая периодически синхронизируется с основной сетью.

Вот пример реализации целевой сети в PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim)
        self.target_net = DQN(input_dim, output_dim)  # Initialize target network with the same architecture
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
    def sync_target(self):
        self.target_net.load_state_dict(self.state_dict())  # Synchronize target network with main network
# During training loop
if total_steps % target_update == 0:
    agent.sync_target()

Метод 3: компромисс между разведкой и эксплуатацией

Баланс исследования и использования имеет решающее значение для успешного обучения с подкреплением. Чтобы стимулировать исследование, можно использовать эпсилон-жадную политику, при которой агент выбирает случайное действие с определенной вероятностью (эпсилон) и наиболее известное действие в противном случае. По мере обучения значение эпсилона можно постепенно корректировать, чтобы определить приоритет использования.

Вот пример реализации эпсилон-жадного исследования в Python:

import random
epsilon = 1.0  # Initial epsilon value
epsilon_min = 0.01  # Minimum epsilon value
epsilon_decay = 0.995  # Epsilon decay rate
def select_action(self, state):
    if random.random() < epsilon:
        return random.choice(action_space)
    else:
        return self.get_best_action(state)
# During training loop
epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay)

В этой статье блога мы рассмотрели несколько методов максимизации вознаграждения в задаче Cartpole с использованием мощного алгоритма DQN. Мы рассмотрели такие методы, как воспроизведение опыта, целевые сети и компромисс между разведкой и эксплуатацией. Комбинируя эти методы и экспериментируя с различными гиперпараметрами, вы сможете поднять своего агента Cartpole на новую высоту и достичь заветной максимальной награды в 200 единиц. Так что вперед, реализуйте эти стратегии и наблюдайте, как ваш агент станет мастером балансировки!

Помните, что практика ведет к совершенству, и благодаря четкому пониманию представленных здесь концепций и примеров кода вы будете хорошо подготовлены к решению более сложных задач обучения с подкреплением в будущем.

Удачного программирования и удачного балансирования полюсов!