Улучшение понятности обучения с подкреплением с помощью временного разложения вознаграждения

 Enhancing Reinforcement Learning Explainability with Temporal Reward Decomposition

“`html

Улучшение объяснимости обучения с подкреплением с помощью временного разложения вознаграждения

Оценка будущего вознаграждения является ключевой в обучении с подкреплением, поскольку она предсказывает накопленные вознаграждения, которые агент может получить, обычно через функции Q-значений или значений состояния. Однако эти скалярные выходы не содержат подробной информации о том, когда или какие конкретные вознаграждения агент ожидает. Это ограничение имеет большое значение в приложениях, где важны человеческое сотрудничество и объяснимость. Например, в ситуации, когда беспилотный летательный аппарат должен выбрать между двумя путями с разными вознаграждениями, только значения Q не раскрывают характер вознаграждений, что важно для понимания процесса принятия решений агента.

Практические решения и ценность

Исследователи из Университета Саутгемптона и Королевского колледжа Лондона представили временное разложение вознаграждения (TRD) для улучшения объяснимости в обучении с подкреплением. TRD модифицирует оценщик будущего вознаграждения агента для предсказания следующих N ожидаемых вознаграждений, раскрывая, когда и какие вознаграждения ожидаются. Этот подход позволяет лучше интерпретировать решения агента, объясняя время и значение ожидаемых вознаграждений и влияние различных действий. С минимальным влиянием на производительность TRD может быть интегрирован в существующие модели обучения с подкреплением, такие как агенты DQN, предлагая ценные исследования поведения агента и процессов принятия решений в сложных средах.

Исследование фокусируется на существующих методах объяснения принятия решений агентами обучения с подкреплением на основе вознаграждений. Предыдущие работы исследовали разложение значений Q на составляющие вознаграждения или будущие состояния. Некоторые методы сравнивают источники вознаграждений, такие как монеты и сундуки с сокровищами, в то время как другие разлагают значения Q по важности состояния или вероятностям перехода. Однако эти подходы должны учитывать время вознаграждений и могут не масштабироваться до сложных сред. Альтернативы, такие как формирование вознаграждений или карты выделения, предлагают объяснения, но требуют модификаций среды или фокусируются на визуальных областях, а не на конкретных вознаграждениях. TRD представляет подход, разлагая значения Q во времени, что позволяет использовать новые методы объяснения.

Исследование вводит основные концепции для понимания фреймворка TRD. Оно начинается с процессов принятия решений Маркова (MDP), основы обучения с подкреплением, моделирующих среды с состояниями, действиями, вознаграждениями и переходами. Затем обсуждается глубокое Q-обучение, подчеркивая его использование нейронных сетей для приближения значений Q в сложных средах. QDagger представлен для сокращения времени обучения путем извлечения знаний от учителя-агента. Наконец, объясняется GradCAM как инструмент для визуализации, какие функции влияют на решения нейронной сети, обеспечивая интерпретируемость выводов модели. Эти концепции являются основополагающими для понимания подхода TRD.

Исследование представляет три метода объяснения будущих вознаграждений агента и процессов принятия решений в средах обучения с подкреплением. Во-первых, оно описывает, как TRD предсказывает, когда и какие вознаграждения агент ожидает, помогая понять поведение агента в сложных средах, таких как игры Atari. Во-вторых, оно использует GradCAM для визуализации, какие функции наблюдения влияют на предсказания ближайших и отдаленных вознаграждений. Наконец, оно использует контрастные объяснения для сравнения влияния различных действий на будущие вознаграждения, подчеркивая, как немедленные и отсроченные вознаграждения влияют на принятие решений. Эти методы предлагают новые исследования поведения агента и процессов принятия решений.

В заключение, TRD улучшает понимание агентов обучения с подкреплением, предоставляя подробные исследования будущих вознаграждений. TRD может быть интегрирован в предварительно обученные агенты Atari с минимальной потерей производительности. Он предлагает три ключевых инструмента объяснения: предсказание будущих вознаграждений и уверенности агента в них, определение того, как важность функций меняется с течением времени вознаграждения, и сравнение влияния различных действий на будущие вознаграждения. TRD раскрывает более детальные сведения о поведении агента, такие как время вознаграждения и уверенность, и может быть расширен с помощью дополнительных подходов разложения или распределений вероятностей для будущих исследований.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.

Не забудьте подписаться на нашу группу в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.

Arcee AI представляет Arcee Swarm: Революционное смешение агентов MoA Architecture, вдохновленное кооперативным интеллектом, обнаруженным в самой природе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Enhancing Reinforcement Learning Explainability with Temporal Reward Decomposition.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на нашем канале в Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах. Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…