Was ist der Unterschied zwischen dem Erlernen einer Wertfunktion und einer Politik zur Stärkung des Lernens?
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Im Bereich des Regressionslernens (RL) sind eine Wertfunktion und eine Politik zwei Schlüsselbegriffe, die verwendet werden, um das Verhalten eines Agenten in einer Umgebung zu modellieren. Eine Wertfunktion ist ein Mapping von Zuständen (oder Zustand-Action-Paare) zu einem skalaren Wert, der die erwartete Rendite oder langfristige Belohnung darstellt, die ein Agent durch eine bestimmte Politik erwarten kann. Die Wertfunktion liefert ein Maß dafür, wie "gut" ein Zustand oder Zustand-Action-Paar ist, und es wird verwendet, um das Verhalten des Agenten zu lenken, indem es ihm hilft, Maßnahmen zu wählen, die zu Staaten mit hoher erwarteter Rendite führen. Es gibt zwei Haupttypen von Wertfunktionen: Zustand-Wert-Funktionen und Aktion-Wert-Funktionen. State-Value-Funktionen repräsentieren die erwartete Rendite für einen Agenten ab einem bestimmten Zustand, während Aktion-Wert-Funktionen die erwartete Rendite für einen Agenten ab einem bestimmten Zustand und eine spezifische Aktion darstellen. Eine Politik, auf der anderen Seite, ist ein Mapping von Staaten zu Maßnahmen, die die Maßnahmen definieren, die ein Agent in jedem Zustand nehmen sollte.
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Vielen Dank für die ausführliche Erklärung. Ich habe gerade angefangen, über das Wiederaufforstungslernen während meines Studiums zu lernen und bin immer noch darum bemüht, Sinn für Ihre Erklärung zu machen. Können Sie den Unterschied noch einmal erklären, aber dieses Mal die Sprache vereinfachen und vielleicht ein Beispiel geben?
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Sicher, hier ist eine vereinfachte Erklärung und ein Beispiel: Verstärkung Lernen ist ein Weg für einen Agenten (z.B. ein Roboter oder Computer-Programm), um zu lernen, wie man in einer Umgebung, um eine Belohnung zu maximieren. Dazu, Verstärkung Lernen verwendet zwei Konzepte: eine Wertfunktion und eine Politik. Eine Wertfunktion ordnet eine Punktzahl zu verschiedenen Zuständen (oder Zustand-Aktionspaare), um zu zeigen, wie gut sie für den Agenten zu sein erwartet. Es hilft dem Agenten, Maßnahmen, die zu Staaten mit hoher Punktzahl führen. Es gibt zwei Arten von Wertfunktionen: Zustand-Wert-Funktionen und Aktions-Wert-Funktionen. State-Wert-Funktionen zeigen die erwartete Belohnung für den Start in einem bestimmten Zustand, während Aktions-Wert-Funktionen zeigen die erwartete Belohnung für den Start in einem Zustand und eine spezifische Aktion. Eine Politik, auf der anderen Seite, erklärt dem Agenten, welche Aktion in jedem Zustand zu nehmen. Es kann deterministisch sein (geben einer einzigen Aktion für jeden Staat) oder stochastischen Funktionen (geben einer Reihe von möglichen Maßnahmen für jeden Staat).
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