Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Rulko, E.V. - Complexification through gradual involvement and reward providing in deep reinforcement learning
Rulko, E.V. - Complexification through gradual involvement and reward providing in deep reinforcement learning
Статья
Автор: Rulko, E.V.
Системный анализ и прикладная информатика: Complexification through gradual involvement and reward providing in deep reinforcement learning
Усложнение посредством постепенного вовлечения и предоставления вознаграждения в глубоком обучении с подкреплением
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Rulko, E.V.
Системный анализ и прикладная информатика: Complexification through gradual involvement and reward providing in deep reinforcement learning
Усложнение посредством постепенного вовлечения и предоставления вознаграждения в глубоком обучении с подкреплением
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Rulko, E.V.
Complexification through gradual involvement and reward providing in deep reinforcement learning = Усложнение посредством постепенного вовлечения и предоставления вознаграждения в глубоком обучении с подкреплением / E. V. Rulko. – DOI 10.21122/2309-4923-2024-4-13-20 // Системный анализ и прикладная информатика. – 2024. – № 4. – P. 13-20. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/151583. – На англ. яз.
Training a relatively big neural network within the framework of deep reinforcement learning that has enough capacity for complex tasks is challenging. In real life the process of task solving requires system of knowledge, where more complex skills are built upon previously learned ones. The same way biological evolution builds new forms of life based on a previously achieved level of complexity. Inspired by that, this work proposes ways of increasing complexity, especially a way of training neural networks with smaller receptive fields and using their weights as prior knowledge for more complex successors through gradual involvement of some parts, and a way where a smaller network works as a source of reward for a more complicated one. That allows better performance in a particular case of deep Q-learning in comparison with a situation when the model tries to use a complex receptive field from scratch.
Тренировка нейронной сети, в рамках задач обучения с подкреплением, имеющей достаточную вычислительную емкость для решения сложных задач достаточно проблематична. В реальной жизни процесс решения задач требует системы знаний, где процесс изучения более сложных навыков основывается на использовании уже имеющихся. Аналогично, в ходе биологической эволюции, новые формы жизни базируются на достигнутом на предыдущем этапе уровне структурной сложности. Используя данные идеи, в настоящей работе предложены способы увеличения сложности архитектуры нейронных сетей, в частности способ тренировки сети с меньшем рецептивным полем и использованием натренированных весов в качестве отправной точки для более сложных сетей через постепенное вовлечение некоторых частей, а также способ предполагающий использование более простой сети с целью предоставления вознаграждения для более сложной. Это позволяет получить лучшую производительность в конкретном описанном примере, использующем Q-обучение, по сравнению со сценариями, когда сеть пытается использовать больший вектор входной информации с нуля.
004.85.032.26
общий = БД Техника
общий = ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
общий = НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
общий = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Rulko, E.V.
Complexification through gradual involvement and reward providing in deep reinforcement learning = Усложнение посредством постепенного вовлечения и предоставления вознаграждения в глубоком обучении с подкреплением / E. V. Rulko. – DOI 10.21122/2309-4923-2024-4-13-20 // Системный анализ и прикладная информатика. – 2024. – № 4. – P. 13-20. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/151583. – На англ. яз.
Training a relatively big neural network within the framework of deep reinforcement learning that has enough capacity for complex tasks is challenging. In real life the process of task solving requires system of knowledge, where more complex skills are built upon previously learned ones. The same way biological evolution builds new forms of life based on a previously achieved level of complexity. Inspired by that, this work proposes ways of increasing complexity, especially a way of training neural networks with smaller receptive fields and using their weights as prior knowledge for more complex successors through gradual involvement of some parts, and a way where a smaller network works as a source of reward for a more complicated one. That allows better performance in a particular case of deep Q-learning in comparison with a situation when the model tries to use a complex receptive field from scratch.
Тренировка нейронной сети, в рамках задач обучения с подкреплением, имеющей достаточную вычислительную емкость для решения сложных задач достаточно проблематична. В реальной жизни процесс решения задач требует системы знаний, где процесс изучения более сложных навыков основывается на использовании уже имеющихся. Аналогично, в ходе биологической эволюции, новые формы жизни базируются на достигнутом на предыдущем этапе уровне структурной сложности. Используя данные идеи, в настоящей работе предложены способы увеличения сложности архитектуры нейронных сетей, в частности способ тренировки сети с меньшем рецептивным полем и использованием натренированных весов в качестве отправной точки для более сложных сетей через постепенное вовлечение некоторых частей, а также способ предполагающий использование более простой сети с целью предоставления вознаграждения для более сложной. Это позволяет получить лучшую производительность в конкретном описанном примере, использующем Q-обучение, по сравнению со сценариями, когда сеть пытается использовать больший вектор входной информации с нуля.
004.85.032.26
общий = БД Техника
общий = ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
общий = НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
общий = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
