“`html
Улучшение объяснимости обучения с подкреплением с помощью временного разложения вознаграждения
Оценка будущего вознаграждения критически важна в обучении с подкреплением, поскольку она предсказывает накопленные вознаграждения, которые агент может получить, обычно через функции Q-значения или значения состояния. Однако эти скалярные выходы не содержат подробной информации о том, когда или какие конкретные вознаграждения агент ожидает. Это ограничение имеет большое значение в приложениях, где важны человеческое сотрудничество и объяснимость. Например, в ситуации, когда дрон должен выбрать между двумя путями с разными вознаграждениями, только значения Q не раскрывают характер вознаграждений, что важно для понимания процесса принятия решений агента.
Темпоральное разложение вознаграждения (TRD)
Ученые из Университета Саутгемптона и Королевского колледжа Лондона представили Темпоральное Разложение Вознаграждения (TRD), чтобы улучшить объяснимость в обучении с подкреплением. TRD модифицирует оценщик будущего вознаграждения агента для прогнозирования следующих N ожидаемых вознаграждений, раскрывая когда и какие вознаграждения ожидаются. Этот подход позволяет лучше интерпретировать решения агента, объясняя время и значение ожидаемых вознаграждений и влияние различных действий. С минимальным влиянием на производительность TRD может быть интегрирован в существующие модели обучения с подкреплением, такие как агенты DQN, предлагая ценные идентификации поведения агента и процесса принятия решений в сложных средах.
Методы объяснения принятия решений агентов обучения с подкреплением
Исследование фокусируется на существующие методы объяснения принятия решений агентов обучения с подкреплением на основе вознаграждений. Предыдущие работы исследовали разложение значений Q на компоненты вознаграждений или будущие состояния. Некоторые методы контрастируют источники вознаграждений, такие как монеты и сундуки с сокровищами, в то время как другие разбивают значения Q по важности состояния или вероятностям перехода. Однако эти подходы должны учитывать время вознаграждений и могут не масштабироваться до сложных сред. Альтернативы, такие как формирование вознаграждения или карты заметности, предлагают объяснения, но требуют модификаций среды или фокусируются на визуальных областях, а не на конкретных вознаграждениях. TRD представляет подход путем разложения значений Q по времени, позволяя использовать новые методы объяснения.
Ключевые понятия и методы
Исследование вводит три метода объяснения будущих вознаграждений и принятия решений агента в средах обучения с подкреплением. Во-первых, оно описывает, как TRD предсказывает, когда и какие вознаграждения ожидает агент, помогая понять поведение агента в сложных средах, таких как игры Atari. Во-вторых, оно использует GradCAM для визуализации, какие характеристики наблюдения влияют на предсказания ближайших и отдаленных вознаграждений. Наконец, оно использует контрастные объяснения для сравнения влияния различных действий на будущие вознаграждения, подчеркивая, как немедленные и отсроченные вознаграждения влияют на принятие решений. Эти методы предлагают новые идеи о поведении агента и процессе принятия решений.
Заключение
TRD улучшает понимание агентов обучения с подкреплением, предоставляя подробные идеи о будущих вознаграждениях. TRD может быть интегрирован в предварительно обученные агенты Atari с минимальной потерей производительности. Он предлагает три ключевых инструмента объяснения: предсказание будущих вознаграждений и уверенность агента в них, выявление изменения важности характеристик с течением времени вознаграждения и сравнение воздействия различных действий на будущие вознаграждения. TRD раскрывает более детальные сведения о поведении агента, такие как время и уверенность вознаграждений, и может быть расширен с использованием дополнительных методов разложения или вероятностных распределений для будущих исследований.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 48k+ ML SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI представляет Arcee Swarm: Революционное смешение агентов MoA Architecture, вдохновленное кооперативным интеллектом, обнаруженным в самой природе
Статья была опубликована на портале MarkTechPost.
Использование искусственного интеллекта для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Enhancing Reinforcement Learning Explainability with Temporal Reward Decomposition.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
