Простая модельная базовая линия без обратной связи для задач обучения с подкреплением на основе локомоции без использования сложных моделей или вычислительных ресурсов

Область глубокого обучения с подкреплением (DRL) расширяет возможности управления роботами. Однако наблюдается тенденция к увеличению сложности алгоритмов, что затрудняет их воспроизводимость и требует тщательной настройки задач. Для решения этих проблем были предложены простые базовые линии и альтернативные подходы для задач обучения с подкреплением.

Практические решения и ценность

Для решения этих проблем были предложены простые базовые линии и альтернативные подходы для задач обучения с подкреплением. Недавние исследования показали, что простая модельная базовая линия без обратной связи может успешно справляться с стандартными задачами локомоции без необходимости использования сложных моделей или больших вычислительных ресурсов. Этот метод обладает быстрым вычислением, легкой реализацией на встроенных системах, плавным управлением и устойчивостью к шумам сенсоров. При этом он обладает достаточной универсальностью для решения различных задач.

Для оптимизации параметров осцилляторов используются реализации JAX из Stable-Baselines3 и обучающая среда RL Zoo. Предложенный метод тестировался на стандартных задачах локомоции в среде MuJoCo v4 и сравнивался с тремя установленными алгоритмами глубокого обучения с подкреплением: Proximal Policy Optimization (PPO), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) и Soft Actor-Critic (SAC).

Эксперименты исследовали существующие ограничения DRL для робототехнических приложений, предоставляют понимание способов их преодоления и стимулируют размышления о затратах сложности и общности. Они также показали, что DRL более подвержен низкой производительности при наличии шума сенсоров или отказов, чем простая модельная базовая линия без обратной связи. Однако последняя, в свою очередь, чувствительна к внешним воздействиям и не способна восстановиться после потенциальных падений, что ограничивает ее применение.

Подробнее с исследованием можно ознакомиться здесь.

Использование ИИ в бизнесе

Если ваша компания хочет оставаться в числе лидеров и использовать преимущества искусственного интеллекта, обратитесь к нам для консультации по внедрению ИИ-решений. Мы поможем вам определить области применения автоматизации, подобрать подходящие решения и поэтапно внедрить их, анализируя результаты на практике.

Попробуйте наш ИИ-ассистент в продажах, который поможет вам улучшить обслуживание клиентов, генерировать контент и снизить нагрузку на первую линию.

Подробнее о наших решениях можно узнать на сайте Flycode.ru.