Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 774f6708 277e 48b0 88cb 567652104bfb 3
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 774f6708 277e 48b0 88cb 567652104bfb 3

Как улучшить производительность искусственного интеллекта путем уменьшения влияния «цепной реакции» изменения значений и стратегий.

 Is Unchecked Churn Holding Back Your AI Performance? This AI Paper Unveils CHAIN: Improving Deep Reinforcement Learning by Reducing the Chain Effect of Value and Policy Churn

Решение проблемы нестабильности в глубоком обучении с подкреплением

Проблема:

В глубоком обучении с подкреплением (DRL) нестабильность вызывает «churn» во время обучения. Это приводит к непредсказуемым изменениям в выходных данных нейронных сетей для состояний, которые не включены в обучающий набор. Это создает значительные неустойчивости в обучении, что может привести к неэффективности и даже к катастрофическим сбоям.

Решение:

Исследователи из Университета Монреаля представляют метод CHAIN (Churn Approximated ReductIoN), который снижает неустойчивость значения и политики путем введения регуляризационных потерь во время обучения. CHAIN улучшает стабильность алгоритмов обучения на основе значений и политики, привнося простоту и возможность интеграции во многие существующие методы DRL.

Преимущества:

Метод CHAIN значительно улучшает устойчивость обучения и производительность в различных средах, таких как MinAtar, OpenAI MuJoCo и DeepMind Control Suite. Его легкость интеграции и применения делает его универсальным решением для различных алгоритмов DRL, обеспечивая стабильное обучение и повышенную эффективность выборки.

Полезные ссылки:

Запустите свой ИИ проект бесплатно

ИИ-агенты искусственный интеллект онлайн для бизнеса

Лучший ИИ онлайн