Введение:

Обучение с подкреплением (RL) — это мощная парадигма в области искусственного интеллекта, которая фокусируется на обучении агентов обучению и принятию решений посредством взаимодействия с окружающей средой. Одной из популярных библиотек, упрощающих реализацию алгоритмов RL, являются агенты TensorFlow (TF-Agents). В этом блоге мы углубимся в основы обучения с подкреплением и предоставим краткое введение в TF-агенты с примером использования, иллюстрирующим их потенциал для реальных приложений.

Понимание обучения с подкреплением:

По своей сути обучение с подкреплением включает в себя обучение агента действиям в окружающей среде для максимизации совокупного вознаграждения. Агент учится, взаимодействуя с окружающей средой, получая обратную связь в виде вознаграждений и корректируя свои действия для улучшения своей производительности с течением времени. Этот процесс основан на том, как люди и животные учатся методом проб и ошибок.

К основным компонентам задачи обучения с подкреплением относятся:

  1. Агент: Учащийся или лицо, принимающее решения, которое взаимодействует с окружающей средой.
  2. Окружающая среда: внешняя система, с которой агент взаимодействует и учится.
  3. Состояние: представление текущей ситуации или контекста в окружающей среде.
  4. Действие: выбор, сделанный агентом, который влияет на окружающую среду.
  5. Награда: обратная связь, предоставляемая средой после каждого действия, направляющая агента к желаемым результатам.
  6. Политика: стратегия или поведение, которые агент использует для выбора действий на основе состояний.

Представляем TF-агенты:

Агенты TensorFlow (TF-Agents) — это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая обеспечивает основу для реализации и экспериментирования с алгоритмами обучения с подкреплением. Он построен на основе TensorFlow и упрощает процесс создания агентов, сред и конвейеров RL.

Ключевые особенности TF-Agents включают в себя:

  • Модульная архитектура: TF-Agents имеет модульную структуру, позволяющую легко смешивать и сочетать компоненты для создания пользовательских конвейеров RL.
  • Различные алгоритмы: он поддерживает ряд алгоритмов обучения с подкреплением, включая DQN (Deep Q-Networks), PPO (оптимизация проксимальной политики) и другие.
  • Воспроизводимость: TF-Agents обеспечивает воспроизводимость, предоставляя исходные данные и контролируя рандомизацию экспериментов.
  • Масштабируемость: его можно использовать для небольших экспериментов и масштабировать для решения более сложных проблем RL.
  • Совместимость: TF-Agents совместим с другими библиотеками TensorFlow, что обеспечивает плавную интеграцию в существующие проекты TensorFlow.

Пример использования: решение среды CartPole

Давайте проиллюстрируем использование TF-Agents на простом примере решения среды CartPole. Цель CartPole — сбалансировать шест на движущейся тележке. Агенты TF могут помочь нам обучить агента RL выполнению этой задачи.

  1. Настройка среды. Сначала мы определяем среду CartPole, используя TensorFlow и TF-Agents.
import tensorflow as tf
from tf_agents.environments import suite_gym

env = suite_gym.load("CartPole-v1")

2. Создание агента RL. Далее мы настраиваем агент RL с помощью TF-Agents. Для этого примера мы выбираем алгоритм DQN.

from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.utils import common

q_net = q_network.QNetwork(env.observation_spec(), env.action_spec())
optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
agent = dqn_agent.DqnAgent(
    env.time_step_spec(),
    env.action_spec(),
    q_network=q_net,
    optimizer=optimizer,
    td_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
)
agent.initialize()

3. Обучение агента. Теперь мы можем обучать агента, взаимодействуя с окружающей средой и обновляя его политику на основе вознаграждений.

from tf_agents.drivers import dynamic_step_driver
from tf_agents.policies import random_tf_policy

initial_collect_policy = random_tf_policy.RandomTFPolicy(env.time_step_spec(), env.action_spec())
collect_driver = dynamic_step_driver.DynamicStepDriver(
    env,
    initial_collect_policy,
    observers=[replay_buffer.add_batch],
    num_steps=initial_collect_steps,
)

4. Оценка агента. После обучения мы оцениваем работу агента в окружающей среде.

def compute_avg_return(environment, policy, num_episodes=10):
    total_return = 0.0
    for _ in range(num_episodes):
        time_step = environment.reset()
        episode_return = 0.0
        while not time_step.is_last():
            action_step = policy.action(time_step)
            time_step = environment.step(action_step.action)
            episode_return += time_step.reward
        total_return += episode_return
    avg_return = total_return / num_episodes
    return avg_return

avg_return = compute_avg_return(env, agent.policy)
print("Average return:", avg_return)

Заключение:

Обучение с подкреплением — это увлекательная область, которая позволяет агентам учиться на собственном опыте и принимать обоснованные решения. Агенты TensorFlow (TF-Agents) упрощают реализацию алгоритмов RL, позволяя разработчикам создавать эффективные и действенные решения RL. Изучая основы обучения с подкреплением и изучая простой пример использования TF-Agents, мы продемонстрировали, как эту библиотеку можно использовать для решения реальных проблем. По мере того, как вы глубже погружаетесь в мир обучения с подкреплением, TF-Agents предлагает ценный набор инструментов, который ускорит ваше обучение и экспериментирование.