“`html

Эффективные альтернативы трансформерам для частично наблюдаемого онлайн-обучения с подкреплением

В реальных условиях агенты часто сталкиваются с ограниченной видимостью окружающей среды, что усложняет принятие решений. Например, агент, управляющий автомобилем, должен помнить дорожные знаки, чтобы корректировать скорость, но хранение всех наблюдений невозможно из-за ограничений памяти. Вместо этого агенты должны научиться сжато представлять наблюдения.

Практические решения и ценность

Ключевым моментом является поэтапное построение состояний в частично наблюдаемом онлайн-обучении с подкреплением, где рекуррентные нейронные сети (РНН), такие как LSTM, эффективно обрабатывают последовательности, хотя их сложно обучать. Трансформеры захватывают долгосрочные зависимости, но требуют больших вычислительных ресурсов.

Исследователи из Университета Альберты и Amii разработали две новые архитектуры трансформеров, специально предназначенные для частично наблюдаемого обучения с подкреплением, решая проблемы, связанные с высокими затратами на вычисления и память, характерные для традиционных трансформеров. Их модели, GaLiTe и AGaLiTe, используют механизм управления вниманием для эффективного управления и обновления информации, что позволяет снизить затраты на вывод и улучшить производительность при работе с долгосрочными зависимостями.

Тестирование моделей в 2D и 3D средах, таких как T-Maze и Craftax, показало, что они превосходят или соответствуют современным решениям, сокращая память и вычисления более чем на 40%, причем AGaLiTe показывает до 37% лучшую эффективность в сложных задачах.

Применение

Модель Gated Linear Transformer (GaLiTe) улучшает линейные трансформеры, вводя механизм управления потоком информации, который позволяет селективно сохранять память. Модель AGaLiTe использует низкоранговое приближение для уменьшения требований к памяти, что значительно сокращает расход времени и пространства в сложных задачах обучения с подкреплением.

Изучение AGaLiTe охватывает различные задачи частично наблюдаемого обучения с подкреплением, где агентов требуется память для обработки различных уровней неполной наблюдаемости. AGaLiTe, обладая оптимизированным механизмом самовнимания, показывает высокую производительность, превосходя такие модели, как GTrXL и GRU.

В заключение, трансформеры очень эффективны для обработки последовательных данных, но имеют ограничения в онлайн-обучении с подкреплением из-за высоких вычислительных затрат. GaLiTe и AGaLiTe предлагают эффективные альтернативы, обеспечивая снижение затрат на вывод более чем на 40% и уменьшение использования памяти на более чем 50%.

Ваши дальнейшие шаги

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), обратите внимание на решения GaLiTe и AGaLiTe.

• Определите, как ИИ может изменить вашу работу.
• Анализируйте ключевые показатели эффективности (KPI).
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, напишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`