Latihan model AI: algoritma pengukuhan dan algoritma evolusi

Algoritma Pembelajaran Pengukuhan (RL) dan Algoritma Evolusi (EA) ialah dua algoritma unik dalam bidang pembelajaran mesin Walaupun kedua-duanya tergolong dalam kategori pembelajaran mesin, ia mempunyai perbezaan yang jelas dalam kaedah dan konsep masalah penyelesaian.

Algoritma pembelajaran pengukuhan:

Pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin, terasnya ialah ejen berinteraksi dengan persekitaran dan mempelajari strategi tingkah laku terbaik melalui percubaan dan kesilapan untuk memaksimumkan ganjaran terkumpul. Kunci kepada pembelajaran pengukuhan ialah ejen sentiasa mencuba pelbagai tingkah laku dan menyesuaikan strateginya berdasarkan isyarat ganjaran. Dengan berinteraksi dengan persekitaran, ejen secara beransur-ansur mengoptimumkan proses membuat keputusannya untuk mencapai matlamat yang ditetapkan. Kaedah ini meniru cara manusia belajar, meningkatkan prestasi melalui percubaan dan kesilapan berterusan dan pelarasan, membolehkan ejen belajar dengan cara yang kompleks Komponen utama dalam pembelajaran pengukuhan termasuk persekitaran, ejen, keadaan, tindakan dan isyarat ganjaran.

Algoritma pembelajaran pengukuhan biasa termasuk Q-learning, DeepQ-Networks (DQN), PolicyGradient, dsb.

Algoritma evolusi:

Algoritma evolusi ialah kaedah pengoptimuman yang diilhamkan oleh teori evolusi biologi, yang mensimulasikan pemilihan semula jadi dan mekanisme genetik untuk menyelesaikan masalah. Algoritma ini secara beransur-ansur mengoptimumkan penyelesaian melalui mutasi, silang dan pemilihan individu dalam populasi. Kaedah ini cemerlang apabila menangani masalah yang kompleks kerana ia membolehkan pencarian global dalam ruang penyelesaian untuk mencari penyelesaian yang optimum. Dengan mensimulasikan proses evolusi, algoritma evolusi boleh terus menambah baik dan melaraskan penyelesaian calon supaya ia berkembang secara beransur-ansur Algoritma evolusi umumnya merangkumi pengekodan individu, mengira fungsi kecergasan untuk menilai kualiti individu dan menjana penyelesaian baharu melalui operasi evolusi (seperti silang, mutasi). individu.

Algoritma evolusi biasa termasuk algoritma genetik, strategi evolusi, pengaturcaraan genetik, dsb.

Walaupun algoritma pembelajaran pengukuhan dan evolusi mempunyai asal usul dan asas ideologi yang berbeza, ia juga mempunyai persimpangan dalam beberapa aspek. Sebagai contoh, algoritma evolusi boleh digunakan untuk mengoptimumkan parameter dalam pembelajaran pengukuhan, atau untuk menyelesaikan sub-masalah tertentu dalam pembelajaran pengukuhan. Di samping itu, kadangkala kedua-dua kaedah ini digabungkan untuk membentuk kaedah gabungan untuk mengatasi batasan setiap kaedah Sebagai contoh, aplikasi dalam pencarian seni bina rangkaian saraf menggabungkan idea-idea algoritma evolusi dan pembelajaran tetulang.

Pembelajaran pengukuhan dan algoritma evolusi mewakili dua kaedah berbeza untuk melatih model kecerdasan buatan, masing-masing mempunyai kelebihan dan aplikasi tersendiri.

Dalam pembelajaran pengukuhan (RL), ejen memperoleh kemahiran membuat keputusan dengan berinteraksi dengan persekitaran sekelilingnya untuk menyelesaikan sesuatu tugas. Ia melibatkan ejen mengambil tindakan dalam persekitaran dan menerima maklum balas dalam bentuk ganjaran atau penalti berdasarkan keputusan tindakan tersebut. Dari masa ke masa, ejen belajar untuk mengoptimumkan proses membuat keputusannya untuk memaksimumkan ganjaran dan mencapai matlamatnya. Pembelajaran pengukuhan telah digunakan dengan berkesan dalam banyak bidang, termasuk pemanduan autonomi, permainan dan robotik.

Sebaliknya, Algoritma Evolusi (EA) ialah teknik pengoptimuman yang diilhamkan oleh proses pemilihan semula jadi. Algoritma ini berfungsi dengan mensimulasikan proses evolusi di mana penyelesaian berpotensi untuk masalah (diwakili sebagai individu atau penyelesaian calon) menjalani pemilihan, replikasi dan mutasi untuk menjana penyelesaian calon baharu secara berulang. EA amat sesuai untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman dengan ruang carian yang kompleks dan tidak linear, di mana kaedah pengoptimuman tradisional mungkin menghadapi kesukaran.

Apabila melatih model AI, kedua-dua pembelajaran pengukuhan dan algoritma evolusi mempunyai kelebihan unik dan sesuai untuk senario yang berbeza. Pembelajaran pengukuhan amat berkesan dalam senario di mana persekitaran adalah dinamik dan tidak menentu dan penyelesaian optimum tidak dapat diketahui lebih awal. Sebagai contoh, pembelajaran pengukuhan telah berjaya digunakan untuk melatih ejen bermain permainan video, di mana ejen mesti belajar mengemudi persekitaran yang kompleks dan berubah-ubah untuk mencapai skor yang tinggi.

Sebaliknya, algoritma evolusi pandai menyelesaikan masalah pengoptimuman dengan ruang carian yang besar, fungsi objektif yang kompleks dan pelbagai mod. Sebagai contoh, algoritma evolusi telah digunakan untuk tugas seperti pemilihan ciri, pengoptimuman seni bina rangkaian saraf dan penalaan hiperparameter, yang mana mencari konfigurasi optimum adalah mencabar kerana dimensi ruang carian yang tinggi.

Dalam amalan, pilihan antara pembelajaran pengukuhan dan algoritma evolusi bergantung pada pelbagai faktor seperti sifat masalah, sumber yang ada dan metrik prestasi yang diperlukan. Dalam sesetengah kes, gabungan dua kaedah (dipanggil neuroevolution) boleh digunakan untuk memanfaatkan sepenuhnya kelebihan RL dan EA. Neuroevolution melibatkan seni bina dan parameter rangkaian saraf yang berkembang menggunakan algoritma evolusi sambil melatih mereka menggunakan teknik pembelajaran pengukuhan.

Ringkasan

Secara keseluruhan, kedua-dua pembelajaran pengukuhan dan algoritma evolusi ialah alat yang berkuasa untuk melatih model kecerdasan buatan dan telah menyumbang kepada kemajuan yang ketara dalam bidang kecerdasan buatan. Memahami kekuatan dan batasan setiap pendekatan adalah penting untuk memilih teknik yang paling sesuai untuk masalah tertentu dan memaksimumkan keberkesanan usaha latihan model AI anda.

Atas ialah kandungan terperinci Latihan model AI: algoritma pengukuhan dan algoritma evolusi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!