Was ist der beste Weg, um Credits in einem Reinforcement-Learning-System zuzuweisen?

1 Gestaltung von Belohnungen

Reward Shaping ist eine Technik, die die ursprüngliche Belohnungsfunktion eines Reinforcement-Learning-Problems modifiziert, indem zusätzliche Belohnungen oder Strafen hinzugefügt werden, die auf einer Heuristik oder einem Domänenwissen basieren. Das Ziel des Reward Shaping ist es, den Agenten schneller zur optimalen Richtlinie zu führen, indem häufigeres und informativeres Feedback gegeben wird. Die Gestaltung von Belohnungen kann jedoch auch zu Verzerrungen oder Inkonsistenzen führen, wenn die zusätzlichen Belohnungen nicht mit dem ursprünglichen Ziel übereinstimmen. Daher erfordert die Gestaltung von Belohnungen eine sorgfältige Gestaltung und Bewertung, um sicherzustellen, dass sie den Lernprozess nicht beeinträchtigt.

2 Zeitliche Differenz

Die zeitliche Differenz ist eine Methode, die den Wert eines Zustands oder einer Aktion schätzt, indem die Differenz zwischen der aktuellen und der nächsten Belohnung verwendet wird. Die zeitliche Differenz ermöglicht es dem Agenten, aus unvollständigen Episoden zu lernen, ohne auf das Endergebnis warten zu müssen. Die zeitliche Differenz kann auch mit anderen Methoden wie Monte Carlo oder dynamischer Programmierung kombiniert werden, um die Genauigkeit und Stabilität der Wertschätzung zu verbessern. Zeitliche Unterschiede können jedoch auch unter hoher Varianz und Rauschen leiden, insbesondere wenn die Belohnungen spärlich oder verzögert sind. Daher erfordert der zeitliche Unterschied eine angemessene Abstimmung und Anpassung, um den Kompromiss zwischen Exploration und Ausbeutung auszugleichen.

4 Richtlinien-Gradient

Der Richtliniengradient ist eine Methode, mit der die Richtlinie des Agents direkt optimiert wird, indem der Gradient der erwarteten Rendite in Bezug auf die Richtlinienparameter verwendet wird. Der Richtliniengradient kann stochastische und kontinuierliche Aktionen verarbeiten, indem eine probabilistische oder deterministische Funktion verwendet wird, um die Zustände den Aktionen zuzuordnen. Der Richtliniengradient kann auch Baselines oder Kritikpunkte enthalten, um die Varianz zu verringern und die Konvergenz der Gradientenschätzung zu verbessern. Der Politikgradient kann jedoch auch unter lokalen Optima und schlechter Exploration leiden, insbesondere wenn die Politikfunktion komplex oder nichtlinear ist. Daher erfordert der Richtliniengradient eine entsprechende Initialisierung und Regularisierung, um eine Überanpassung und Divergenz zu vermeiden.