Wie gehen Sie mit partieller Beobachtbarkeit und verzögerten Belohnungen in Akteur-Kritiker-Algorithmen um?

1 Partielle Beobachtbarkeit

Partielle Beobachtbarkeit bedeutet, dass der Agent nicht auf den vollständigen Zustand der Umgebung zugreifen kann, sondern nur auf einige Beobachtungen, die möglicherweise verrauscht oder unvollständig sind. Dies erschwert es dem Agenten, die optimale Richtlinien- und Wertfunktion zu erlernen, da er möglicherweise nicht über genügend Informationen verfügt, um die besten Entscheidungen zu treffen. Eine Möglichkeit, partielle Beobachtbarkeit zu handhaben, ist die Verwendung rekurrenter neuronaler Netze (RNNs) als Schauspieler und Kritiker, statt als Feedforward-Netzwerke. RNNs können frühere Beobachtungen in ihren verborgenen Zuständen speichern und verarbeiten und so die zeitlichen Abhängigkeiten und Dynamiken der Umgebung erfassen.

2 Verzögerte Belohnungen

Verzögerte Belohnungen bedeuten, dass der Agent möglicherweise kein sofortiges Feedback für seine Aktionen erhält, sondern erst nach mehreren Schritten oder Episoden. Dies erschwert es dem Agenten, seinen Handlungen Anerkennung oder Schuld zuzuweisen und seine Richtlinien- und Wertfunktion entsprechend zu aktualisieren. Eine Möglichkeit, mit verzögerten Belohnungen umzugehen, ist die Verwendung von n-stufigen Renditen oder einer verallgemeinerten Vorteilsschätzung (GAE) als Ziel für das Critic Network. Diese Methoden reduzieren die Varianz und Verzerrung der Wertfunktionsschätzungen durch eine Kombination aus Bootstrapping und Monte-Carlo-Stichproben. Eine andere Möglichkeit, mit verzögerten Belohnungen umzugehen, besteht darin, die Entropieregularisierung oder die intrinsische Motivation als zusätzliche Belohnungen für das Akteursnetzwerk zu verwenden. Diese Methoden ermutigen den Agenten, mehr zu erforschen und zu vermeiden, in lokalen Optima stecken zu bleiben.

3 Vor- und Nachteile

Actor-Critic-Algorithmen haben einige Vorteile im Vergleich zu anderen Methoden des Reinforcement Learning, wie z. B. die Fähigkeit, sowohl diskrete als auch kontinuierliche Aktionen sowie sowohl stochastische als auch deterministische Richtlinien zu lernen. Sie können auch den Kompromiss zwischen Erkundung und Ausbeutung ausbalancieren, indem sie das Kritikernetzwerk nutzen, um das Akteursnetzwerk zu leiten. Diese Algorithmen benötigen jedoch mehr Rechenressourcen und Trainingszeit als andere Methoden, da sie zwei neuronale Netze anstelle von einem aktualisieren müssen. Darüber hinaus können sie unter Instabilität und Divergenz leiden, da sich das Akteursnetzwerk möglicherweise übermäßig an das Kritikernetzwerk anpasst oder umgekehrt. Darüber hinaus können sie empfindlich auf Hyperparameter und Initialisierung reagieren, da sie die Lernraten, den Diskontfaktor, den Entropiekoeffizienten und andere Faktoren abstimmen müssen.

4 Tipps und Tricks

Um die Leistung und Stabilität Ihrer Actor-Critic-Algorithmen zu verbessern, sollten Sie Techniken wie die Batch-Normalisierung oder die Layer-Normalisierung in Betracht ziehen, um die Eingaben und Ausgaben der neuronalen Netze zu normalisieren und zu verhindern, dass Gradienten verschwinden oder explodieren. Sie können auch Verlaufsclipping- oder Vertrauensbereichsmethoden verwenden, um das Ausmaß der Verlaufsaktualisierungen zu begrenzen, sowie Experience-Replay- oder parallele Agenten, um mehr Daten zu sammeln und zu speichern. Darüber hinaus können Zielnetzwerke oder Polyak-Mittelwertbildung verwendet werden, um das kritische Netzwerk langsamer zu aktualisieren und die Überschätzung oder Oszillation der Wertfunktion zu reduzieren.

5 Beispiele und Ressourcen

Wenn Sie nach Beispielen und Ressourcen für die Verwendung und Implementierung von Actor-Critic-Algorithmen suchen, sollten Sie sich die auf GitHub verfügbaren PyTorch- und TensorFlow-Beispiele ansehen. Darüber hinaus bieten die Websites Spinning Up in Deep RL und Reinforcement Learning: An Introduction umfassende Informationen zu diesem Thema. Für einen umfassenden Überblick ist das Buch Reinforcement Learning: An Introduction eine hervorragende Ressource.

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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