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Comment générer le signal de récompense dans l'algorithme d'apprentissage par différence temporelle (TD) ?

Comment générer le signal de récompense dans l'algorithme d'apprentissage par différence temporelle (TD) ?


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En référence à l'algorithme d'apprentissage TD proposé par Sutton et Barto qui est donné par les équations :

$$V_i(t+1) = V_i (t)+ eta igg(lambda(t+1)+gamma igg[sum_{j}V_j(t)X_j(t+1)igg] -igg[sum_{j}V_j(t)X_j(t) igg] igg)alphaar{X}_i(t+1), ar{X}_i(t+1) =ar{X}_i(t)+deltaig(X_i(t)-ar{X}_i(t)ig)$$ J'ai les doutes suivants :

  1. Si je veux simuler l'algorithme dans un environnement autonome, comment puis-je générer le signal de récompense $lambda(t+1)$ ?
  2. Comment $lambda(t+1)$ est-il lié au stimulus conditionnant et au stimulus inconditionné ?

Par exemple, si je voulais simuler la facilitation d'une association à distance par un stimulus intervenant dans le modèle TD comme le montre la fig. ci-dessous, cela suffira-t-il si je considère "lambda" comme un signal représenté par US ?

J'ai pu concevoir des CSA et des CSB adaptés. Cependant, lorsque j'utilise un $lambda$ comme spécifié par US dans l'image, je n'obtiens pas le résultat affiché dans les essais. Qu'est-ce qui pourrait mal tourner dans la formulation de la récompense ?

Les équations peuvent être trouvées dans le chapitre 12 du livre de Sutton & Barto, 1990. Le chapitre est intitulé "Modèles dérivés du temps du renforcement pavlovien".

Sutton, R.S. et Barto, A.G. (1990). Apprentissage et neurosciences computationnelles : fondements des réseaux adaptatifs. A/1 IT Press, Cambridge, MA, 497-437.


TD(λ) en Delphi/Pascal (Apprentissage des différences temporelles)

J'ai un réseau de neurones artificiels qui joue au Tic-Tac-Toe - mais il n'est pas encore complet.

Ce que j'ai encore :

  • le tableau de récompense "R[t]" avec des valeurs entières pour chaque pas de temps ou mouvement "t" (1=le joueur A gagne, 0=nul, -1=le joueur B gagne)
  • Les valeurs d'entrée sont correctement propagées à travers le réseau.
  • la formule pour ajuster les poids :

Que manque-t-il:

  • l'apprentissage TD : j'ai encore besoin d'une procédure qui « rétropropage » les erreurs du réseau en utilisant l'algorithme TD(λ).

Mais je ne comprends pas vraiment cet algorithme.

Mon approche jusqu'à présent.

Le paramètre de décroissance de trace doit être de « 0,1 » car les états distaux ne devraient pas obtenir une grande partie de la récompense.

Le taux d'apprentissage est de "0,5" dans les deux couches (entrée et cachée).

C'est un cas de récompense différée : la récompense reste à "0" jusqu'à la fin du jeu. Ensuite, la récompense devient "1" pour la victoire du premier joueur, "-1" pour la victoire du deuxième joueur ou "0" en cas d'égalité.

Mes questions:

  • Comment et quand calculez-vous l'erreur du net (erreur TD) ?
  • Comment pouvez-vous implémenter la "rétropropagation" de l'erreur ?
  • Comment les poids sont-ils ajustés à l'aide de TD(λ) ?

Merci d'avance :)


Sélection de domaine pour l'apprentissage par renforcement

Une façon d'imaginer un agent d'apprentissage par renforcement autonome serait comme une personne aveugle essayant de naviguer dans le monde avec seulement ses oreilles et une canne blanche. Les agents ont de petites fenêtres qui leur permettent de percevoir leur environnement, et ces fenêtres peuvent même ne pas être le moyen le plus approprié pour eux de percevoir ce qui les entoure.

Intéressé par l'apprentissage par renforcement?

Appliquez automatiquement la RL aux cas d'utilisation de simulation (par exemple, centres d'appels, entrepôts, etc.) à l'aide de Pathmind.

(En fait, décider quels types de commentaires et de commentaires auxquels votre agent doit prêter attention est un problème difficile à résoudre. C'est ce qu'on appelle la sélection de domaine. Les algorithmes qui apprennent à jouer à des jeux vidéo peuvent généralement ignorer ce problème, car l'environnement est créé par l'homme et strictement limité. Ainsi, les jeux vidéo fournissent l'environnement stérile du laboratoire, où des idées sur l'apprentissage par renforcement peuvent être testées. La sélection de domaine nécessite des décisions humaines, généralement basées sur des connaissances ou des théories sur le problème à résoudre, par ex. la sélection du domaine d'entrée pour un algorithme dans une voiture autonome peut inclure le choix d'inclure des capteurs radar en plus des caméras et des données GPS.)


Mots clés

Sen Wang est professeur agrégé à la School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, Chine. Il a obtenu un baccalauréat, une maîtrise et un doctorat. diplôme en informatique à l'Université des sciences et technologies de Chine (USTC), à l'Académie chinoise des sciences (CAS) et à l'Université Tsinghua, Chine, en 2005, 2008 et 2014, respectivement. Ses intérêts de recherche incluent la mise en cache en réseau, la mise en réseau centrée sur l'information, le cloud computing, la mise en réseau définie par logiciel et la virtualisation des fonctions réseau.

juin Bi a reçu le B.S., M.S. et Ph.D. Diplômé en informatique de l'Université Tsinghua, Pékin, Chine, de 1990 à 1999. De 2000 à 2003, il a été chercheur scientifique à la division Bell Labs Research Communication Science et au Bell Labs Advanced Communication Technologies Center, New Jersey, États-Unis. Il est actuellement professeur titulaire et directeur de la division de recherche Network Architecture & IPv6, Institute for Network Sciences and Cyberspace de l'Université Tsinghua, et titulaire d'un doctorat. Superviseur au Département d'informatique, Université Tsinghua. Il est membre senior de l'IEEE, de l'ACM et membre distingué de la China Computer Federation. Il a été président du groupe de pilotage Asia Future Internet Forum, président de l'atelier INFOCOM NOM et de l'atelier ICNP CoolSDN, et membre du comité de programme technique de NFOCOM, ICNP, CoNEXT, SOSR, etc.

Jianping Wu est professeur d'informatique et directeur du Network Research Center, Université Tsinghua, Pékin, Chine. Depuis 1994, il est responsable du China Education and Research Network (CERNET), le plus grand réseau universitaire au monde, en tant que directeur du Network Center et du Technical Board. Il a été président ou membre du comité de programme de nombreuses conférences internationales, telles que président de FORTE/PSTV'1999, et membre du comité de programme d'INFOCOM'2002, ICNP'2001 et 2006, FORTE/PSTV' 1995-2003 et TESTCOM' 1995 –2006 etc. Son domaine de spécialisation comprend les réseaux informatiques à haut débit, Internet et ses applications, les tests de protocoles réseau et la méthode formelle.


Prédiction sans modèle

La programmation dynamique nous permet de déterminer les fonctions état-valeur et action-valeur compte tenu de la dynamique (modèle) du système. Il le fait en utilisant mathématiquement les équations de Bellman et en branchant la dynamique (récompenses et probabilités).

Si le modèle (récompenses et probabilités) du système n'est pas connu a priori, on peut estimer empiriquement les fonctions de valeur pour une politique donnée. Pour ce faire, nous prenons des mesures conformément à la politique donnée et prenons note des transitions d'état et des récompenses. En effectuant un nombre suffisant d'essais, nous pouvons converger vers les fonctions de valeur pour la politique donnée.

Apprentissage Monte-Carlo

Ceci s'applique aux expériences qui sont exécutées sous forme d'épisodes. Chaque épisode se termine et l'épisode suivant est indépendant de l'épisode en cours. A titre d'exemple, lorsqu'un jeu de société est joué, chaque nouveau jeu constitue un épisode distinct.

Étant donné une politique, des mesures sont prises dans chaque État conformément à la politique. Pour un état qui est arrivé à l'heure , le retour pour une exécution particulière jusqu'à la fin de l'épisode est calculé :

Ici, c'est la récompense obtenue en agissant dans l'état du moment.

Ces retours sont additionnés pour tous les épisodes au cours desquels l'état est visité pour obtenir le retour total pour l'état :

Et, le nombre d'épisodes (ou dans une autre méthode, le nombre de visites ??) que l'état est visité est calculé.

La valeur de l'état est estimée en tant que rendement moyen, puisque par la loi des grands nombres comme .

Notez que le rendement moyen en cours peut être calculé en ligne (en temps réel) car les épisodes sont exécutés au lieu de le calculer uniquement une fois tous les épisodes terminés comme suit :

En pratique, dans un scénario d'apprentissage en ligne, plutôt que d'utiliser pour peser le retour de l'épisode en cours, un facteur constant avec est utilisé. Cela conduit à la formulation :

Quel est le raisonnement ? Plutôt que la moyenne sur tous les épisodes, les retours d'épisodes récents ont plus de poids que les retours d'épisodes anciens. Les rendements des épisodes reçoivent des poids qui diminuent de façon exponentielle avec le temps.

Apprentissage par différence temporelle (TD)

Contrairement à l'apprentissage de Monte-Carlo, l'apprentissage par différence temporelle (TD) peut apprendre la fonction de valeur pour des expériences non épisodiques.

Dans l'apprentissage de Monte-Carlo, nous parcourons un épisode complet, notons le retour "réel" obtenu jusqu'à la fin de l'épisode et accumulons ces retours réels pour estimer la valeur d'un état.

Dans TD Learning, nous procédons comme suit :

  1. nous initialisons la valeur pour chaque état.
  2. nous exécutons l'expérience (selon la politique donnée) pour un certain nombre d'étapes (pas nécessairement jusqu'à la fin de l'épisode ou de l'expérience). Le nombre d'étapes que nous exécutons l'expérience est identifié comme -step TD (ou TD(), pour faire court).
  3. on note la récompense obtenue dans ces étapes.
  4. Nous utilisons ensuite l'équation de Bellman pour estimer le rendement pour le reste de l'expérience. Ce rendement estimé est . Ce rendement total estimé est appelé cible TD.
  5. Nous mettons à jour de manière similaire à l'apprentissage en ligne de Monte-Carlo, sauf qu'ici, nous utilisons le rendement estimé plutôt que le rendement « réel ». C'est-à-dire que nous mettons à jour en utilisant : . La quantité est appelée erreur TD.

Comment déterminons-nous dans l'apprentissage TD() ? Nous ne le faisons pas. Dans ce qu'on appelle l'apprentissage TD(), nous utilisons la pondération géométrique des rendements estimés de toutes les étapes pour obtenir :


Le concept d'exploitation et d'exploration est intrinsèquement lié à la nature humaine, où nous, en tant qu'humains, préférons le connu par rapport à l'inconnu. Par exemple, en allant au restaurant, vous pouvez choisir d'aller dans votre restaurant préféré puisque vous y aimez déjà la nourriture, mais à moins et jusqu'à ce que vous essayiez un autre restaurant, vous ne saurez pas s'il existe un meilleur restaurant.

L'exploitation, c'est donc faire ou faire la même action, ce qui donne la meilleure valeur à un état (elle est souvent appelée action gourmande), tandis que l'exploration consiste à essayer de nouvelles activités qui peuvent donner un meilleur rendement à long terme même si la récompense immédiate peut ne pas être encourageant. Dans le diagramme ci-dessus, si l'agent considère uniquement la récompense immédiate en suivant le chemin rouge pour obtenir la récompense maximale, il trouvera plus tard le chemin bleu qui a une valeur plus élevée même si la récompense immédiate est inférieure. C'est pourquoi l'exploration est nécessaire pour obtenir un meilleur rendement à long terme.


Conclusion

Le timing et le RL ont pour la plupart été étudiés séparément, donnant lieu à des modèles de calcul largement non chevauchants. Nous avons soutenu ici, cependant, que ces modèles partagent en fait des points communs importants et que les réconcilier peut fournir une explication unifiée de nombreux phénomènes comportementaux et neuronaux. Alors que dans cette brève revue nous n'avons fait qu'esquisser une telle synthèse, notre objectif est de planter les graines d'une future unification théorique.

Une question ouverte concerne la façon de concilier les idées théoriques disparates sur la représentation du temps qui ont été décrites dans cet article. Notre synthèse a proposé un rôle central pour une représentation des éléments distribués du temps tels que les microstimuli de Ludvig et al. (2008). Pourrait-on plutôt utiliser une représentation dérivée des modèles semi-markov ou stimulateur-accumulateur ? Cela peut être possible, mais il y a plusieurs raisons de préférer la représentation des microstimulus. Premièrement, les microstimuli se prêtent naturellement à l'architecture d'approximation de fonction linéaire qui a été largement utilisée dans les modèles RL des noyaux gris centraux. En revanche, le modèle semi-Markovien nécessite des machines de calcul supplémentaires, et il n'est pas évident de savoir comment incorporer le modèle stimulateur-accumulateur dans la théorie RL. Deuxièmement, le modèle semi-markovien rend compte de la relation entre la précision temporelle et la longueur de l'intervalle au prix de s'écarter du cadre normatif RL. Troisièmement, comme nous l'avons noté précédemment, les modèles de stimulateur cardiaque présentent un certain nombre d'autres faiblesses (voir Staddon et Higa, 1999, 2006 Matell et Meck, 2004 Simen et al., 2013), telles que le manque de parcimonie, des hypothèses neurophysiologiques invraisemblables, et prédictions comportementales incorrectes. Néanmoins, il sera intéressant d'explorer quels aspects de ces modèles peuvent être intégrés avec succès dans la prochaine génération de modèles RL.

Déclaration de conflit d'intérêts

Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l'absence de toute relation commerciale ou financière pouvant être interprétée comme un conflit d'intérêt potentiel.


Tutoriel d'apprentissage par renforcement

Si vous recherchez un cours de niveau débutant ou avancé en apprentissage par renforcement, assurez-vous qu'en plus d'une introduction de base, il comprend une analyse approfondie de RL en mettant l'accent sur Q-Learning, Deep Q-Learning et des concepts avancés dans la politique Dégradés avec Doom et Cartpole. Vous devez choisir un didacticiel d'apprentissage par renforcement qui vous apprend à créer un cadre et des étapes pour formuler un problème de renforcement et la mise en œuvre de la RL. Vous devez également connaître les récents progrès de la RL. Je vous suggère de visiter les communautés ou les communautés d'apprentissage par renforcement, où les experts en science des données, les professionnels et les étudiants partagent des problèmes, discutent des solutions et des réponses aux questions liées à la RL.

L'apprentissage automatique ou l'apprentissage par renforcement est une méthode d'analyse de données qui automatise la construction de modèles analytiques. C'est une branche de l'intelligence artificielle basée sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.

La plupart des industries travaillant avec de grandes quantités de données ont reconnu la valeur de la technologie d'apprentissage automatique. En glanant des informations à partir de ces données - souvent en temps réel - les organisations sont en mesure de travailler plus efficacement ou d'obtenir un avantage sur leurs concurrents.

Cours d'analyse de données par Digital Vidya

L'analyse de données représente une image plus large de l'apprentissage automatique. Tout comme Data Analytics a différentes catégories basées sur les données utilisées, le Machine Learning exprime également la manière dont une machine apprend un code ou travaille de manière supervisée, non supervisée, semi-supervisée et renforcée.

Pour acquérir plus de connaissances sur le renforcement et son rôle dans l'analyse des données, vous pouvez opter pour des programmes de certification en ligne ou en classe. Si vous êtes un programmeur impatient de faire carrière dans l'apprentissage automatique ou la science des données, optez pour un cours d'analyse de données pour des options de carrière plus lucratives en programmation logique inductive. Digital Vidya propose des cours avancés en analyse de données. Des programmes d'études pertinents pour l'industrie, une approche pragmatique prête pour le marché, un projet Capstone pratique sont quelques-unes des meilleures raisons de choisir Digital Vidya.

Un communicateur technique autonome, capable de travailler dans un environnement entrepreneurial et de produire toutes sortes de contenus techniques, notamment des manuels système, des notes de version de produit, des guides d'utilisation des produits, des didacticiels, des guides d'installation de logiciels, des propositions techniques et des livres blancs. De plus, un blogueur passionné et un passionné de marketing des médias sociaux.

Date: 26 juin 2021 (samedi)
Temps: 10h30 - 11h30 (IST/GMT +5h30)


Apprentissage par différence temporelle

La découverte d'un signal fERN a indiqué que les participants évaluaient les états intermédiaires en termes de récompense future. Ce résultat est cohérent avec une classe de modèles TD dans laquelle le crédit est attribué en fonction des récompenses immédiates et futures. Pour évaluer si les résultats comportementaux et ERP reflétaient un tel processus RL, nous avons examiné les prédictions de trois algorithmes RL : acteur/critique (Barto, Sutton, & Anderson 1983), Q-learning (Watkins & Dayan, 1992) , et SARSA (Rummery & Niranjan, 1994). De plus, nous avons considéré des variantes de chaque algorithme avec et sans traces d'éligibilité (Sutton & Barto, 1998).

Des modèles

Acteur/critique

Le modèle acteur/critique (AC) apprend une fonction de préférence, p(s, un), et une fonction état-valeur, V(s). La fonction de préférence, qui correspond à l'acteur, permet de sélectionner l'action. La fonction état-valeur, qui correspond à la critique, permet d'évaluer les résultats. Après chaque résultat, le critique calcule l'erreur de prédiction,

Le paramètre de remise temporelle, γ, contrôle le degré d'actualisation de la récompense future, et le critique traite la récompense future comme la valeur de l'état suivant. Le critique utilise l'erreur de prédiction pour mettre à jour la fonction état-valeur,

Le paramètre de taux d'apprentissage, α, contrôle la pondération des résultats récents. En utilisant l'erreur de prédiction pour ajuster les valeurs d'état, le critique apprend à prédire la somme de la récompense immédiate, rt+1, et la valeur actualisée de la récompense future, γ· V(st+1).

L'acteur utilise également l'erreur de prédiction pour mettre à jour la fonction de préférence,

En utilisant l'erreur de prédiction pour ajuster les préférences d'action, l'acteur apprend à sélectionner des comportements avantageux. La probabilité de sélectionner une action, π(s, un), est déterminé par la règle de décision softmax,

Le paramètre de bruit de sélection, τ, contrôle le degré d'aléatoire dans les choix. Les décisions deviennent stochastiques au fur et à mesure que τ augmente et les décisions deviennent déterministes au fur et à mesure que τ diminue.

Q-apprentissage

AC et Q-learning diffèrent de deux manières. Premièrement, Q-learning utilise une fonction action-valeur, Q(s, un), pour sélectionner les actions et évaluer les résultats. Deuxièmement, Q-learning traite la récompense future comme la valeur de l'action optimale dans l'état t+1,

L'agent utilise une erreur de prédiction pour mettre à jour les valeurs d'action (Eq. 6), et l'agent sélectionne des actions selon une règle de décision softmax.

SARSA

Comme le Q-learning, SARSA utilise une fonction action-valeur, Q(s, un), pour sélectionner les actions et évaluer les résultats. Contrairement au Q-learning, cependant, SARSA traite la récompense future comme la valeur de l'action réelle sélectionnée dans l'état t+1,

L'agent utilise une erreur de prédiction pour mettre à jour les valeurs d'action (Eq. 6), et l'agent sélectionne des actions selon une règle de décision softmax.

Traces d'éligibilité

Bien que les algorithmes RL fournissent une solution au problème d'attribution temporelle des crédits, les traces d'éligibilité peuvent grandement améliorer l'efficacité de ces algorithmes (Sutton & Barto, 1998). Les traces d'éligibilité fournissent un enregistrement temporaire des événements tels que la visite d'états ou la sélection d'actions, et elles marquent les événements comme éligibles pour la mise à jour. Les chercheurs ont appliqué des traces d'éligibilité à des modèles comportementaux et neuronaux (Bogacz, McClure, Li, Cohen, & Montague 2007 Gureckis & Love, 2009 Pan, Schmidt, Wickens, & Hyland 2005). Dans ces simulations, nous avons profité du fait que les traces d'éligibilité facilitent l'apprentissage lorsque les délais séparent les actions et les récompenses (Sutton & Barto, 1998).

Dans AC, une trace d'état est incrémentée lorsque l'état est visité, et les traces s'estompent en fonction du paramètre de décroissance λ,

L'erreur de prédiction est calculée de manière classique (Eq. 1), mais le signal d'erreur est utilisé pour mettre à jour tous les états en fonction de leur éligibilité,

Des traces séparées sont stockées pour les paires d'état & d'action afin de mettre à jour la fonction de préférence, p(s, un). De même, dans Q-learning et SARSA, les traces sont stockées pour les paires état�tion afin de mettre à jour la fonction action-valeur, Q(s, un).


Notes de bas de page

Contributions des auteurs : P.W.G. a écrit le papier.

L'auteur ne déclare aucun conflit d'intérêts.

Cet article est le résultat du colloque Arthur M. Sackler de l'Académie nationale des sciences, « Quantification of Behavior » qui s'est tenu du 11 au 13 juin 2010, au bâtiment AAAS à Washington, DC. Le programme complet et les fichiers audio de la plupart des présentations sont disponibles sur le site Web du NAS à l'adresse www.nasonline.org/quantification.

Cet article est une soumission directe PNAS.

↵*Il est important de reconnaître qu'il existe d'autres points de vue sur la fonction de ces neurones. Berridge (53) a soutenu que les neurones dopaminergiques jouent un rôle étroitement lié à celui décrit ici, appelé saillance incitative. Redgrave et Gurney (54) ont soutenu que la dopamine joue un rôle central dans les processus liés à l'attention.


TD(λ) en Delphi/Pascal (apprentissage par différence temporelle)

J'ai un réseau de neurones artificiels qui joue au Tic-Tac-Toe - mais il n'est pas encore complet.

Ce que j'ai encore :

  • le tableau de récompense "R[t]" avec des valeurs entières pour chaque pas de temps ou mouvement "t" (1=le joueur A gagne, 0=nul, -1=le joueur B gagne)
  • Les valeurs d'entrée sont correctement propagées à travers le réseau.
  • la formule pour ajuster les poids :

Que manque-t-il:

  • l'apprentissage TD : j'ai encore besoin d'une procédure qui « rétropropage » les erreurs du réseau en utilisant l'algorithme TD(λ).

Mais je ne comprends pas vraiment cet algorithme.

Mon approche jusqu'à présent.

Le paramètre de décroissance de trace doit être de « 0,1 » car les états distaux ne devraient pas obtenir une grande partie de la récompense.

Le taux d'apprentissage est de "0,5" dans les deux couches (entrée et cachée).

C'est un cas de récompense différée : la récompense reste à "0" jusqu'à la fin du jeu. Ensuite, la récompense devient "1" pour la victoire du premier joueur, "-1" pour la victoire du deuxième joueur ou "0" en cas d'égalité.

Mes questions:

  • Comment et quand calculez-vous l'erreur du net (erreur TD) ?
  • Comment pouvez-vous implémenter la "rétropropagation" de l'erreur ?
  • Comment les poids sont-ils ajustés à l'aide de TD(λ) ?

Merci d'avance :)


Mots clés

Sen Wang est professeur agrégé à la School of Software Engineering, Chongqing University, Chongqing, Chine. Il a obtenu un baccalauréat, une maîtrise et un doctorat. diplôme en informatique à l'Université des sciences et technologies de Chine (USTC), à l'Académie chinoise des sciences (CAS) et à l'Université Tsinghua, Chine, en 2005, 2008 et 2014, respectivement. Ses intérêts de recherche incluent la mise en cache en réseau, la mise en réseau centrée sur l'information, le cloud computing, la mise en réseau définie par logiciel et la virtualisation des fonctions réseau.

juin Bi a reçu le B.S., M.S. et Ph.D. Diplômé en informatique de l'Université Tsinghua, Pékin, Chine, de 1990 à 1999. De 2000 à 2003, il a été chercheur scientifique à la division Bell Labs Research Communication Science et au Bell Labs Advanced Communication Technologies Center, New Jersey, États-Unis. Il est actuellement professeur titulaire et directeur de la division de recherche Network Architecture & IPv6, Institute for Network Sciences and Cyberspace de l'Université Tsinghua, et titulaire d'un doctorat. Superviseur au Département d'informatique, Université Tsinghua. Il est membre senior de l'IEEE, de l'ACM et membre distingué de la China Computer Federation. Il a été président du groupe de pilotage Asia Future Internet Forum, président de l'atelier INFOCOM NOM et de l'atelier ICNP CoolSDN, et membre du comité de programme technique de NFOCOM, ICNP, CoNEXT, SOSR, etc.

Jianping Wu est professeur d'informatique et directeur du Network Research Center, Université Tsinghua, Pékin, Chine. Depuis 1994, il est responsable du China Education and Research Network (CERNET) qui est le plus grand réseau universitaire au monde en tant que directeur à la fois du Network Center et du Technical Board. Il a été président ou membre du comité de programme de nombreuses conférences internationales, telles que président de FORTE/PSTV'1999, et membre du comité de programme d'INFOCOM'2002, ICNP'2001 et 2006, FORTE/PSTV' 1995-2003 et TESTCOM' 1995 –2006 etc. Son domaine de spécialisation comprend les réseaux informatiques à haut débit, Internet et ses applications, les tests de protocoles réseau et la méthode formelle.


Conclusion

Le timing et le RL ont pour la plupart été étudiés séparément, donnant lieu à des modèles de calcul largement non chevauchants. Nous avons soutenu ici, cependant, que ces modèles partagent en fait des points communs importants et que les réconcilier peut fournir une explication unifiée de nombreux phénomènes comportementaux et neuronaux. Alors que dans cette brève revue nous n'avons fait qu'esquisser une telle synthèse, notre objectif est de planter les graines d'une future unification théorique.

Une question ouverte concerne la façon de concilier les idées théoriques disparates sur la représentation du temps qui ont été décrites dans cet article. Notre synthèse a proposé un rôle central pour une représentation des éléments distribués du temps tels que les microstimuli de Ludvig et al. (2008). Pourrait-on plutôt utiliser une représentation dérivée des modèles semi-markov ou stimulateur-accumulateur ? Cela peut être possible, mais il y a plusieurs raisons de préférer la représentation des microstimulus. Premièrement, les microstimuli se prêtent naturellement à l'architecture d'approximation de fonction linéaire qui a été largement utilisée dans les modèles RL des noyaux gris centraux. En revanche, le modèle semi-Markovien nécessite des machines de calcul supplémentaires, et il n'est pas évident de savoir comment incorporer le modèle stimulateur-accumulateur dans la théorie RL. Deuxièmement, le modèle semi-markovien rend compte de la relation entre la précision temporelle et la longueur de l'intervalle au prix de s'écarter du cadre normatif RL. Troisièmement, comme nous l'avons noté précédemment, les modèles de stimulateur cardiaque présentent un certain nombre d'autres faiblesses (voir Staddon et Higa, 1999, 2006 Matell et Meck, 2004 Simen et al., 2013), telles que le manque de parcimonie, des hypothèses neurophysiologiques invraisemblables, et prédictions comportementales incorrectes. Néanmoins, il sera intéressant d'explorer quels aspects de ces modèles peuvent être intégrés avec succès dans la prochaine génération de modèles RL.

Déclaration de conflit d'intérêts

Les auteurs déclarent que la recherche a été menée en l'absence de toute relation commerciale ou financière pouvant être interprétée comme un conflit d'intérêt potentiel.


Le concept d'exploitation et d'exploration est intrinsèquement lié à la nature humaine, où nous, en tant qu'humains, préférons le connu par rapport à l'inconnu. Par exemple, en allant au restaurant, vous pouvez choisir d'aller dans votre restaurant préféré puisque vous y aimez déjà la nourriture, mais à moins et jusqu'à ce que vous essayiez un autre restaurant, vous ne saurez pas s'il existe un meilleur restaurant.

L'exploitation, c'est donc faire ou faire la même action, ce qui donne la meilleure valeur à un état (elle est souvent appelée action gourmande), tandis que l'exploration consiste à essayer de nouvelles activités qui peuvent donner un meilleur rendement à long terme même si la récompense immédiate peut ne pas être encourageant. Dans le diagramme ci-dessus, si l'agent considère uniquement la récompense immédiate en suivant le chemin rouge pour obtenir la récompense maximale, il trouvera plus tard le chemin bleu qui a une valeur plus élevée même si la récompense immédiate est inférieure. C'est pourquoi l'exploration est nécessaire pour obtenir un meilleur rendement à long terme.


Sélection de domaine pour l'apprentissage par renforcement

Une façon d'imaginer un agent d'apprentissage par renforcement autonome serait comme une personne aveugle essayant de naviguer dans le monde avec seulement ses oreilles et une canne blanche. Les agents ont de petites fenêtres qui leur permettent de percevoir leur environnement, et ces fenêtres peuvent même ne pas être le moyen le plus approprié pour eux de percevoir ce qui les entoure.

Intéressé par l'apprentissage par renforcement?

Appliquez automatiquement la RL aux cas d'utilisation de simulation (par exemple, centres d'appels, entrepôts, etc.) à l'aide de Pathmind.

(En fait, décider quels types de commentaires et de commentaires auxquels votre agent doit prêter attention est un problème difficile à résoudre. C'est ce qu'on appelle la sélection de domaine. Les algorithmes qui apprennent à jouer à des jeux vidéo peuvent généralement ignorer ce problème, car l'environnement est créé par l'homme et strictement limité. Ainsi, les jeux vidéo fournissent l'environnement stérile du laboratoire, où des idées sur l'apprentissage par renforcement peuvent être testées. La sélection de domaine nécessite des décisions humaines, généralement basées sur des connaissances ou des théories sur le problème à résoudre, par ex. la sélection du domaine d'entrée pour un algorithme dans une voiture autonome peut inclure le choix d'inclure des capteurs radar en plus des caméras et des données GPS.)


Apprentissage par différence temporelle

La découverte d'un signal fERN a indiqué que les participants évaluaient les états intermédiaires en termes de récompense future. Ce résultat est cohérent avec une classe de modèles TD dans laquelle le crédit est attribué en fonction des récompenses immédiates et futures. Pour évaluer si les résultats comportementaux et ERP reflétaient un tel processus RL, nous avons examiné les prédictions de trois algorithmes RL : acteur/critique (Barto, Sutton, & Anderson 1983), Q-learning (Watkins & Dayan, 1992) , et SARSA (Rummery & Niranjan, 1994). De plus, nous avons considéré des variantes de chaque algorithme avec et sans traces d'éligibilité (Sutton & Barto, 1998).

Des modèles

Acteur/critique

Le modèle acteur/critique (AC) apprend une fonction de préférence, p(s, un), et une fonction état-valeur, V(s). La fonction de préférence, qui correspond à l'acteur, permet de sélectionner l'action. La fonction état-valeur, qui correspond à la critique, permet d'évaluer les résultats. Après chaque résultat, le critique calcule l'erreur de prédiction,

Le paramètre de remise temporelle, γ, contrôle à quel point la récompense future est réduite, et le critique traite la récompense future comme la valeur de l'état suivant. Le critique utilise l'erreur de prédiction pour mettre à jour la fonction état-valeur,

Le paramètre de taux d'apprentissage, α, contrôle la pondération des résultats récents. En utilisant l'erreur de prédiction pour ajuster les valeurs d'état, le critique apprend à prédire la somme de la récompense immédiate, rt+1, et la valeur actualisée de la récompense future, γ· V(st+1).

L'acteur utilise également l'erreur de prédiction pour mettre à jour la fonction de préférence,

En utilisant l'erreur de prédiction pour ajuster les préférences d'action, l'acteur apprend à sélectionner des comportements avantageux. La probabilité de sélectionner une action, π(s, un), est déterminé par la règle de décision softmax,

Le paramètre de bruit de sélection, τ, contrôle le degré d'aléatoire dans les choix. Les décisions deviennent stochastiques au fur et à mesure que τ augmente et les décisions deviennent déterministes au fur et à mesure que τ diminue.

Q-apprentissage

AC et Q-learning diffèrent de deux manières. Premièrement, Q-learning utilise une fonction action-valeur, Q(s, un), pour sélectionner les actions et évaluer les résultats. Deuxièmement, Q-learning traite la récompense future comme la valeur de l'action optimale dans l'état t+1,

L'agent utilise une erreur de prédiction pour mettre à jour les valeurs d'action (Eq. 6), et l'agent sélectionne des actions selon une règle de décision softmax.

SARSA

Comme Q-learning, SARSA utilise une fonction action-valeur, Q(s, un), pour sélectionner les actions et évaluer les résultats. Contrairement au Q-learning, cependant, SARSA traite la récompense future comme la valeur de l'action réelle sélectionnée dans l'état t+1,

L'agent utilise une erreur de prédiction pour mettre à jour les valeurs d'action (Eq. 6), et l'agent sélectionne des actions selon une règle de décision softmax.

Traces d'éligibilité

Bien que les algorithmes RL fournissent une solution au problème d'attribution temporelle des crédits, les traces d'éligibilité peuvent grandement améliorer l'efficacité de ces algorithmes (Sutton & Barto, 1998). Les traces d'éligibilité fournissent un enregistrement temporaire des événements tels que la visite d'états ou la sélection d'actions, et elles marquent les événements comme éligibles pour la mise à jour. Les chercheurs ont appliqué des traces d'éligibilité à des modèles comportementaux et neuronaux (Bogacz, McClure, Li, Cohen, & Montague 2007 Gureckis & Love, 2009 Pan, Schmidt, Wickens, & Hyland 2005). Dans ces simulations, nous avons profité du fait que les traces d'éligibilité facilitent l'apprentissage lorsque les délais séparent les actions et les récompenses (Sutton & Barto, 1998).

Dans AC, une trace d'état est incrémentée lorsque l'état est visité, et les traces s'estompent en fonction du paramètre de décroissance λ,

L'erreur de prédiction est calculée de manière classique (Eq. 1), mais le signal d'erreur est utilisé pour mettre à jour tous les états en fonction de leur éligibilité,

Des traces séparées sont stockées pour les paires d'état & d'action afin de mettre à jour la fonction de préférence, p(s, un). De même, dans Q-learning et SARSA, les traces sont stockées pour les paires état�tion afin de mettre à jour la fonction action-valeur, Q(s, un).


Notes de bas de page

Contributions des auteurs : P.W.G. a écrit le papier.

L'auteur ne déclare aucun conflit d'intérêts.

This paper results from the Arthur M. Sackler Colloquium of the National Academy of Sciences, “Quantification of Behavior” held June 11–13, 2010, at the AAAS Building in Washington, DC. The complete program and audio files of most presentations are available on the NAS Web site at www.nasonline.org/quantification.

This article is a PNAS Direct Submission.

↵*It is important to acknowledge that there are alternative views of the function of these neurons. Berridge (53) has argued that dopamine neurons play a role closely related to the one described here that is referred to as incentive salience. Redgrave and Gurney (54) have argued that dopamine plays a central role in processes related to attention.


Model-free prediction

Dynamic programming enables us to determine the state-value and action-value functions given the dynamics (model) of the system. It does this by mathematically using the Bellman equations and plugging in the dynamics (rewards and probabilities).

If the model (rewards and probabilities) of the system is not known a priori, we can empirically estimate the value functions for a given policy. We do this by taking actions according to the given policy, and taking note of the state transitions and rewards. By making enough number of trials, we are able to converge to the value functions for the given policy.

Monte-Carlo learning

This applies to experiments which are run as episodes. Each episode terminates and next episode is independent of the current episode. As an example, when a board game is played, each new game constitutes a separate episode.

Given a policy, action is taken in each state according to the policy. For a state that is arrived at time , return for a particular run through the termination of the episode is calculated:

Here, is the reward obtained by taking action in the state at time .

Such returns are added for all the episodes during which the state is visited to obtain total return for the state:

And, number of episodes (or in an alternate method, number of visits??) that the state is visited is calculated.

Value of the state is estimated as mean return , since by law of large numbers as .

Note that running average return can calculated online (real-time) as the episodes are run instead of calculating it only after all episodes are completed as follows:

In practice in online learning scenario, rather than using for weighing the return from current episode, a constant factor with is used. This leads to the formulation:

What is the reasoning? Rather than the average over all episodes, returns from recent episodes is given more weight than returns from old episodes. Returns from episodes are given weights that exponentially decrease with time.

Temporal-Difference (TD) learning

In contrast to Monte-Carlo learning, Temporal-Difference (TD) learning can learn the value function for non-episodic experiments.

In Monte-Carlo learning, we run through a complete episode, note the “real” return obtained through the end of the episode and accumulate these real returns to estimate the value of a state.

In TD learning, we do as follows:

  1. we initialize the value for each state.
  2. we run the experiment (according to the given policy) for a certain number of steps (not necessarily to the end of the episode or experiment). The number of steps we run the experiment is identified as -step TD (or TD(), for short) learning.
  3. we note the reward obtained in these steps.
  4. We then use the Bellman equation to estimate the return for the remaining of the experiment. This estimated return is . This estimated total return is called TD target.
  5. We update similar to online Monte-Carlo learning except that here, we use estimated return rather than the “real” return. That is, we update using: . The quantity is called TD error.

How do we determine in TD() learning? We don’t. In what is called TD() learning, we use geometric weighting of estimated returns of all steps to obtain:


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Date: 26th Jun, 2021 (Saturday)
Temps: 10:30 AM - 11:30 AM (IST/GMT +5:30)


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