Comment gérez-vous l’observabilité partielle et les récompenses différées dans les algorithmes acteur-critique ?

1 Observabilité partielle

L’observabilité partielle signifie que l’agent ne peut pas accéder à l’état complet de l’environnement, mais seulement à certaines observations qui peuvent être bruyantes ou incomplètes. Il est donc plus difficile pour l’agent d’apprendre la fonction optimale de stratégie et de valeur, car il peut ne pas disposer de suffisamment d’informations pour prendre les meilleures décisions. Une façon de gérer l’observabilité partielle est d’utiliser des réseaux neuronaux récurrents (Les RNN) en tant qu’acteur et critique, au lieu de réseaux feedforward. Les RNN peuvent stocker et traiter les observations précédentes dans leurs états cachés, et ainsi capturer les dépendances temporelles et la dynamique de l’environnement.

2 Récompenses différées

Les récompenses différées signifient que l’agent peut ne pas recevoir de rétroaction immédiate pour ses actions, mais seulement après plusieurs étapes ou épisodes. Il est donc plus difficile pour l’agent d’attribuer du crédit ou du blâme à ses actions et de mettre à jour sa politique et sa fonction de valeur en conséquence. Une façon de gérer les récompenses différées est d’utiliser des rendements en n étapes ou une estimation généralisée des avantages (GAE) en tant que cible du réseau de critiques. Ces méthodes réduisent la variance et le biais des estimations de la fonction de valeur en utilisant une combinaison d’amorçage et d’échantillonnage de Monte Carlo. Une autre façon de gérer les récompenses différées est d’utiliser la régularisation de l’entropie ou la motivation intrinsèque comme récompenses supplémentaires pour le réseau d’acteurs. Ces méthodes encouragent l’agent à explorer davantage et à éviter de rester coincé dans des optima locaux.

3 Avantages et inconvénients

Les algorithmes Actor-Critique présentent certains avantages par rapport à d’autres méthodes d’apprentissage par renforcement, telles que la capacité d’apprendre à la fois des actions discrètes et continues, et des politiques stochastiques et déterministes. Ils peuvent également équilibrer le compromis entre l’exploration et l’exploitation en utilisant le réseau de critiques pour guider le réseau d’acteurs. Cependant, ces algorithmes nécessitent plus de ressources de calcul et de temps de formation que les autres méthodes, car ils doivent mettre à jour deux réseaux neuronaux au lieu d’un. En outre, ils peuvent souffrir d’instabilité et de divergence, car le réseau d’acteurs peut s’adapter trop au réseau critique ou vice versa. En outre, ils peuvent être sensibles aux hyperparamètres et à l’initialisation, car ils doivent ajuster les taux d’apprentissage, le facteur d’actualisation, le coefficient d’entropie et d’autres facteurs.

4 Trucs et astuces

Pour améliorer les performances et la stabilité de vos algorithmes acteur-critique, vous pouvez envisager des techniques telles que la normalisation par lots ou la normalisation des couches pour normaliser les entrées et les sorties des réseaux neuronaux et empêcher la disparition ou l’explosion du gradient. Vous pouvez également utiliser des méthodes d’écrêtage de dégradé ou de région d’approbation pour limiter l’ampleur des mises à jour de dégradé, ainsi que des agents de relecture d’expérience ou parallèles pour collecter et stocker davantage de données. En outre, les réseaux cibles ou la moyenne polyak peuvent être utilisés pour mettre à jour le réseau critique plus lentement et réduire la surestimation ou l’oscillation de la fonction de valeur.

5 Exemples et ressources

Si vous recherchez des exemples et des ressources sur la façon d’utiliser et d’implémenter des algorithmes acteur-critique, vous pouvez explorer les exemples PyTorch et TensorFlow disponibles sur GitHub. De plus, les sites Web Spinning Up in Deep RL et Reinforcement Learning: An Introduction fournissent des informations complètes sur le sujet. Pour un aperçu complet, le livre Reinforcement Learning: An Introduction est une excellente ressource.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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