Quais são alguns desafios e soluções comuns para implementar métodos críticos de atores em cenários do mundo real?

1 Aproximação de função

Uma maneira de lidar com espaços de ação e estado de alta dimensão é usar a aproximação de funções, como redes neurais, para representar as funções de política e valor. Isso pode reduzir os requisitos computacionais e de memória do algoritmo e permitir a generalização entre estados e ações semelhantes. No entanto, a aproximação de funções também introduz erros de aproximação e instabilidade, que podem afetar o desempenho e a convergência da aprendizagem. Para atenuar esses problemas, algumas técnicas que podem ser usadas são recorte de gradiente, redes de destino, repetição de experiência e normalização em lote.

2 Mecanismos de atenção

Outro desafio para os métodos de crítica do ator é a observabilidade parcial, o que significa que o agente não pode acessar o estado completo do ambiente em cada etapa de tempo. Isso pode levar a políticas e estimativas de valor subótimas, especialmente em cenários complexos e dinâmicos. Uma possível solução é o uso de mecanismos de atenção, que permitem ao agente focalizar as características mais relevantes do estado e o histórico das observações. Mecanismos atencionais podem melhorar as capacidades de representação e aprendizagem do agente e melhorar seu desempenho em ambientes parcialmente observáveis.

3 Regularização da entropia

Um terceiro desafio para os métodos de crítica de atores é a estocasticidade, que se refere à aleatoriedade e incerteza no ambiente e nas ações do agente. A estocástico pode ser benéfica para a exploração e robustez, mas também pode causar alta variância e ineficiência no processo de aprendizagem. Para equilibrar exploração e exploração, uma técnica comum é a regularização da entropia, que adiciona um termo de entropia à função objetiva da política. A regularização da entropia encoraja o agente a manter uma distribuição de ação diversificada e exploratória, evitando a convergência prematura para políticas subótimas.

4 Modelagem de recompensas

Um desafio final para os métodos de crítica de atores são as recompensas atrasadas, que ocorrem quando o agente tem que executar uma longa sequência de ações antes de receber um feedback significativo do ambiente. Recompensas atrasadas podem tornar o processo de aprendizado lento e difícil, pois o agente precisa propagar as estimativas de valor e gradientes em muitas etapas de tempo. Uma solução possível é a modelagem de recompensas, que modifica a função de recompensa original adicionando recompensas intermediárias ou penalidades com base em algum conhecimento de domínio ou heurística. A modelagem de recompensas pode acelerar o processo de aprendizagem e orientar o agente para comportamentos desejáveis, mas também pode introduzir preconceito e inconsistência se não for feita corretamente.

5 Veja o que mais considerar

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