రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథమ్లు
పొరపాట్లు మరియు బహుమతుల ద్వారా AI ఎలా నేర్చుకుంటుంది.
స్థితిని గమనించు
ఏజెంట్ పర్యావరణం యొక్క ప్రస్తుత స్థితిని గ్రహిస్తుంది.
చర్య ఎంచుకో
దాని పాలసీ ఆధారంగా, ఏజెంట్ ఒక చర్యను ఎంచుకుంటుంది.
బహుమతి పొందు
తీసుకున్న చర్య ఆధారంగా పర్యావరణం బహుమతి (+1 లేదా -1) ఇస్తుంది.
పాలసీ అప్డేట్ చేయి
ఏజెంట్ భవిష్యత్తులో గరిష్ట పురస్కారాలు పొందేందుకు దాని వ్యూహాన్ని నవీకరిస్తుంది.
Key Algorithms
Q-లెర్నింగ్
క్లాసిక్ వీడియో గేమ్లు, సరళ నావిగేషన్.
డీప్ Q-నెట్వర్క్ (DQN)
అటారీ గేమ్లు — మానవ స్థాయిలో ఆడటం.
PPO
OpenAI Five (Dota 2), రోబోటిక్ లోకోమోషన్.
రీఇన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ (RL) బహుమతి/శిక్షా విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఒక 'ఏజెంట్' తన మొత్తం బహుమతిని పెంచుకోవడానికి పరిసరాన్ని అన్వేషిస్తాడు.
1. Q-లెర్నింగ్ మరియు DQN
Q-లెర్నింగ్ చర్యల కోసం విలువ పట్టికను ఉపయోగిస్తుంది. డీప్ Q-నెట్వర్క్ (DQN) వీడియో గేమ్లు ఆడటం వంటి సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగిస్తుంది.
పైథాన్: సాధారణ RL కాన్సెప్ట్
ఒక ఏజెంట్ బహుమతుల నుండి ఎలా నేర్చుకుంటాడో చూపించే సాధారణ లూప్ (వైజ్ఞానిక):
class SimpleAgent:
def __init__(self):
self.knowledge = 0
def act(self, action):
# 1=చదువు (బహుమతి 10), 0=నిద్ర (బహుమతి 2)
reward = 10 if action == 1 else 2
self.knowledge += reward
return reward
agent = SimpleAgent()
for day in range(5):
r = agent.act(day % 2) # రోజుకో రకం చదువు/నిద్ర
print(f"రోజు {day}: సేకరించిన బహుమతి = {r}")