¿Cómo manejas la observabilidad parcial y las recompensas retrasadas en los algoritmos actor-crítico?
Los algoritmos actor-crítico son una clase popular de métodos de aprendizaje por refuerzo que combinan las ventajas de los enfoques basados en valores y en políticas. Utilizan dos redes neuronales, un actor y un crítico, para aprender tanto la política óptima como la función de valor. Sin embargo, también enfrentan algunos desafíos, como lidiar con la observabilidad parcial y las recompensas retrasadas. En este artículo, aprenderá algunas estrategias para superar estos problemas y mejorar el rendimiento de sus algoritmos actor-crítico.
La observabilidad parcial significa que el agente no puede acceder al estado completo del entorno, sino solo a algunas observaciones que pueden ser ruidosas o incompletas. Esto hace que sea más difícil para el agente aprender la política óptima y la función de valor, ya que puede no tener suficiente información para tomar las mejores decisiones. Una forma de manejar la observabilidad parcial es usar redes neuronales recurrentes. (RNN) como actor y crítico, en lugar de redes feedforward. Las RNN pueden almacenar y procesar observaciones previas en sus estados ocultos, y así capturar las dependencias temporales y la dinámica del entorno.
Las recompensas retrasadas significan que el agente puede no recibir comentarios inmediatos por sus acciones, sino solo después de varios pasos o episodios. Esto hace que sea más difícil para el agente asignar crédito o culpa a sus acciones, y actualizar su política y función de valor en consecuencia. Una forma de manejar las recompensas retrasadas es usar retornos de n pasos o estimación generalizada de ventajas (GAE) como el objetivo de la red crítica. Estos métodos reducen la varianza y el sesgo de las estimaciones de la función de valor, mediante el uso de una combinación de bootstrapping y muestreo Monte Carlo. Otra forma de manejar las recompensas retrasadas es usar la regularización de entropía o la motivación intrínseca como recompensas adicionales para la red de actores. Estos métodos alientan al agente a explorar más y evitar quedarse atascado en el óptimo local.
Los algoritmos actor-crítico tienen algunas ventajas en comparación con otros métodos de aprendizaje por refuerzo, como ser capaz de aprender acciones discretas y continuas, y políticas estocásticas y deterministas. También pueden equilibrar la compensación entre exploración y explotación mediante el uso de la red crítica para guiar a la red de actores. Sin embargo, estos algoritmos requieren más recursos computacionales y tiempo de entrenamiento que otros métodos, ya que necesitan actualizar dos redes neuronales en lugar de una. Además, pueden sufrir inestabilidad y divergencia, ya que la red de actores puede sobreajustarse a la red crítica o viceversa. Además, pueden ser sensibles a los hiperparámetros y la inicialización, ya que necesitan ajustar las tasas de aprendizaje, el factor de descuento, el coeficiente de entropía y otros factores.
Para mejorar el rendimiento y la estabilidad de los algoritmos actor-críticos, es posible que desee considerar técnicas como la normalización por lotes o la normalización de capas para normalizar las entradas y salidas de las redes neuronales y evitar que el gradiente desaparezca o explote. También puede usar métodos de recorte de degradado o región de confianza para limitar la magnitud de las actualizaciones de degradado, así como la reproducción de experiencias o agentes paralelos para recopilar y almacenar más datos. Además, las redes de destino o el promedio de polyak se pueden usar para actualizar la red crítica más lentamente y reducir la sobreestimación u oscilación de la función de valor.
Si está buscando ejemplos y recursos sobre cómo usar e implementar algoritmos actor-críticos, es posible que desee explorar los ejemplos de PyTorch y TensorFlow disponibles en GitHub. Además, los sitios web Spinning Up in Deep RL y Reinforcement Learning: An Introduction proporcionan información completa sobre el tema. Para una visión general completa, el libro Reinforcement Learning: An Introduction es un excelente recurso.
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