 කරුණාකර යන්ත්‍ර ඉගෙනීම තුළ ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ (RL) පුළුල් පන්ති සහ ඒවා විසඳීමට උත්සාහ කරන ගැටළු විස්තර කරන්න.
ආශ්‍රිත ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් ආශ්‍රිත ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් කාර්යයන් ස්ටෝචස්ටික් ඉගෙනුම් ස්වයංක්‍රීය කාර්යයන් සහ අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනුම් රටා වර්ගීකරණ කාර්යයන් ඒකාබද්ධ කරයි. ආශ්‍රිත ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් කාර්යයන් වලදී, ඉගෙනුම් පද්ධතිය එහි පරිසරය සමඟ සංවෘත ලූපයක් තුළ අන්තර්ක්‍රියා කරයි. ගැඹුරු ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම මෙම ප්‍රවේශය ගැඹුරු ස්නායු ජාලයක් භාවිතා කිරීමෙන් සහ රාජ්‍ය අවකාශය පැහැදිලිව සැලසුම් නොකර ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම පුළුල් කරයි. Google DeepMind විසින් ATARI ක්‍රීඩා ඉගෙනීමේ කාර්යය ගැඹුරු ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම හෝ අවසානය දක්වා ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කළේය. ප්‍රතිවාදී ගැඹුරු ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම යනු උගත් ප්‍රතිපත්තිවල දුර්වලතා කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින් ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේ පර්යේෂණවල ක්‍රියාකාරී ක්ෂේත්‍රයකි. මෙම පර්යේෂණ ක්ෂේත්‍රයේ සමහර අධ්‍යයනයන් මුලින් පෙන්නුම් කළේ ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් ප්‍රතිපත්ති නොපෙනෙන විරුද්ධවාදී උපාමාරුවලට ගොදුරු විය හැකි බවයි. මෙම සංවේදීතා මඟහරවා ගැනීම සඳහා සමහර ක්‍රම යෝජනා කර ඇති අතර, නවතම අධ්‍යයනයන්හි දී මෙම යෝජිත විසඳුම් ගැඹුරු ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනුම් ප්‍රතිපත්තිවල වර්තමාන දුර්වලතා පිළිබඳ නිවැරදි නියෝජනයක් ලබා නොදෙන බව පෙන්වා දී ඇත. නොපැහැදිලි ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම RL හි නොපැහැදිලි අනුමාන හඳුන්වා දීමෙන්, අඛණ්ඩ අවකාශයේ නොපැහැදිලි නීති සමඟ රාජ්‍ය-ක්‍රියාකාරී අගය ශ්‍රිතය ආසන්න කිරීම හැකි වේ. IF - THEN ආකෘතියේ නොපැහැදිලි රීති මෙම ප්‍රවේශය ස්වභාවික භාෂාවට සමීප ආකෘතියකින් ප්‍රතිඵල ප්‍රකාශ කිරීමට සුදුසු කරයි. FRL Fuzzy Rule Interpolation සමඟ දිගු කිරීම, කාදිනල් නීති (වඩාත් වැදගත් රාජ්‍ය-ක්‍රියාකාරී අගයන්) අවධාරණය කිරීමට අඩු ප්‍රමාණයේ විරල අපැහැදිලි රීති-පාදක භාවිතයට ඉඩ සලසයි. ප්‍රතිලෝම ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම ප්‍රතිලෝම ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීමේදී (IRL), විපාක ශ්‍රිතයක් ලබා නොදේ. ඒ වෙනුවට, ප්‍රවීණයෙකුගේ නිරීක්ෂණය කළ හැසිරීමක් ලබා දීමෙන් විපාක ශ්‍රිතය අනුමාන කෙරේ. අදහස වන්නේ නිරීක්ෂණය කරන ලද හැසිරීම අනුකරණය කිරීමයි, එය බොහෝ විට ප්රශස්ත හෝ ප්රශස්ත ලෙස සමීප වේ. Safe reinforcement learning (SRL) යනු ඉගෙනීමේ සහ/හෝ යෙදවීමේදී සාධාරණ පද්ධති ක්‍රියාකාරීත්වය සහතික කිරීම සහ/හෝ ආරක්‍ෂිත සීමාවන්ට ගරු කිරීම වැදගත් වන ගැටළු වල ප්‍රතිලාභ අපේක්ෂාව උපරිම කරන ඉගෙනුම් ප්‍රතිපත්ති ක්‍රියාවලිය ලෙස අර්ථ දැක්විය හැක. ක්රියාවලීන්.
Reinforcement Learning යනු යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්ෂේත්‍රයක් වන අතර එය නියෝජිතයා හෝ Reinforcement Learning algorithm, අතීත පරීක්ෂණ ප්‍රතිඵල පිළිබඳ අවබෝධයක් සහ පරිසරය හරහා ඇති විය හැකි මාර්ග පිළිබඳ අවබෝධයක් භාවිතා කරන ගැටළු අවකාශයක හෝ පරිසරයක ක්‍රියා කරයි. උපරිම විපාකය. RL හට ක්‍රියා කළ හැකි විවිධ පරිසරයන් අනුව, නියෝජිතයාට ගත හැකි ප්‍රවේශයන් පරාසයක් ඇති අතර විවිධ ප්‍රවේශයන් හයක් ලෙස පුළුල් ලෙස වර්ගීකරණය කර ඇත: 1. ආශ්‍රිත RL - යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් වර්ගීකරණයේ සාම්ප්‍රදායික ප්‍රවේශයන් අහඹු ලෙස ස්වයංක්‍රීය ඉගෙනීම සමඟ ඒකාබද්ධ කරයි. , හෝ ස්ටෝචස්ටික් ලෙස බෙදා හරින ලද ප්රතිඵල. 2. ගැඹුරු RL - සාම්ප්‍රදායික ගැඹුරු ස්නායු ජාල භාවිතා කරන නමුත් නම්‍යශීලී බව සහ පූර්ව නිර්වචනය කළ ස්ථර සහ රාජ්‍ය අවකාශය නොමැතිකම සඳහා ඉඩ සලසයි. 3. Adversarial Deep RL - මෙහි අවසාන ප්‍රතිඵල සංසන්දනය කරනු ලබන්නේ ගැඹුරු ස්නායුක ජාල වල ගබඩා කර ඇති තත්වයේ ඇති දුර්වලතා භාවිතයෙන් සහ මෙම ආකෘතිවල දුර්වලතා සෙවීමට උත්සාහ කිරීමෙනි. 4. නොපැහැදිලි RL - ප්‍රතිඵලයක අගය ගණනය කිරීම තීරණය කරන if-then අපැහැදිලි රීතිවල ආසන්න ස්වභාවික භාෂා නිර්වචනයක් භාවිතා කරයි. 5. ප්‍රතිලෝම RL - එය ආකෘතියේ පොදු විපාක ශ්‍රිත ඇගයුම් කොටස ඉවත් කර ඒ වෙනුවට ප්‍රතිඵල නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ ඇගයීමට මිනිසාට එන්නත් කරයි. 6. ආරක්ෂිත RL - ප්‍රතිපත්ති නිර්වචනය කිරීමේ ප්‍රවේශයක් වන අතර එය පරිසරය තුළ නියෝජිතයාගේ හැසිරීම ද සැලකිල්ලට ගනී, එම නියෝජිත පියවර සාධාරණ හෝ ආරක්ෂක සීමාවන්ට ගරු කරයි.