pembelajaran peneguhan hierarki

Pembelajaran Pengukuhan Hierarki (HRL) ialah kaedah pembelajaran pengukuhan yang mempelajari tingkah laku dan keputusan peringkat tinggi secara hierarki. Berbeza daripada kaedah pembelajaran pengukuhan tradisional, HRL menguraikan tugasan kepada berbilang subtugas dan mempelajari strategi tempatan dalam setiap subtugasan, dan kemudian menggabungkan strategi tempatan ini untuk membentuk strategi global. Kaedah pembelajaran hierarki ini boleh mengurangkan kesukaran pembelajaran yang disebabkan oleh persekitaran berdimensi tinggi dan tugas yang kompleks, dan meningkatkan kecekapan dan prestasi pembelajaran. Melalui strategi hierarki, HRL boleh membuat keputusan pada tahap yang berbeza untuk mencapai tingkah laku pintar peringkat lebih tinggi. Kaedah ini telah mencapai kemajuan yang ketara dalam banyak bidang seperti kawalan robot, permainan dan pemanduan autonomi, dan dijangka memainkan peranan penting dalam penyelidikan kecerdasan buatan masa hadapan.

Dalam pembelajaran peneguhan hierarki, ejen dibahagikan kepada dua jenis: ejen peringkat tinggi dan ejen peringkat rendah. Tanggungjawab utama ejen peringkat tinggi ialah mempelajari cara memilih subtugas, manakala ejen peringkat rendah bertanggungjawab untuk mempelajari cara melaksanakan tindakan tertentu dalam subtugasan. Kedua-dua jenis ejen berinteraksi melalui isyarat ganjaran untuk menyelesaikan tugas bersama-sama. Ejen peringkat tinggi memutuskan subtugasan yang hendak dipilih dengan memerhatikan keadaan persekitaran dan isyarat ganjaran, dan kemudian menyerahkan subtugasan kepada ejen peringkat rendah. Ejen peringkat rendah mempelajari dan melaksanakan tindakan yang sepadan berdasarkan subtugas yang diterima. Dalam proses melaksanakan tindakan, ejen peringkat rendah akan terus berinteraksi dengan persekitaran dan menerima maklumat maklum balas daripada persekitaran. Maklumat ini akan disampaikan kembali kepada

Kelebihan pembelajaran peneguhan hierarki adalah untuk mengurangkan kerumitan ruang tindakan dan meningkatkan kecekapan pembelajaran dan kadar kejayaan. Pada masa yang sama, ia dapat menyelesaikan masalah yang sukar diselesaikan dengan kaedah pembelajaran pengukuhan tradisional, seperti ganjaran yang tertangguh lama dan ganjaran yang jarang.

Pembelajaran peneguhan hierarki mempunyai prospek aplikasi yang luas dalam bidang seperti robotik, pemanduan autonomi dan kecerdasan permainan.

Penyelidikan Algoritma Pembelajaran Peneguhan Hierarki

Pembelajaran Peneguhan Hierarki adalah berdasarkan pembelajaran percubaan dan kesilapan dan dioptimumkan pada tahap penguraian tugas dan pembelajaran.

HRL menguraikan tugas yang kompleks kepada tugasan mudah untuk membentuk struktur hierarki. Setiap lapisan mempunyai fungsi matlamat dan ganjaran, dan subtugasan adalah berdimensi rendah. Matlamatnya adalah untuk mempelajari strategi untuk menyelesaikan tugas peringkat rendah untuk menyelesaikan tugas peringkat tinggi.

Kelebihan HRL adalah untuk mengurangkan kerumitan pembelajaran dan meningkatkan kecekapan. Ia boleh mempelajari konsep abstrak dan meningkatkan fleksibiliti mesin.

Atas ialah kandungan terperinci pembelajaran peneguhan hierarki. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!