“`html
Эффективные альтернативы трансформерам для частично наблюдаемого онлайн-обучения с подкреплением
В реальных условиях агенты часто сталкиваются с ограниченной видимостью окружающей среды, что усложняет принятие решений. Например, агент, управляющий автомобилем, должен помнить дорожные знаки, чтобы корректировать скорость. Однако хранение всех наблюдений неэффективно из-за ограничений памяти. Вместо этого агенты должны учиться использовать сжатые представления наблюдений.
Проблемы и решения
В задачах с частичным наблюдением важна конструкция состояния. Рекуррентные нейронные сети (RNN), такие как LSTM, хорошо обрабатывают последовательности, но их сложно обучать. Трансформеры захватывают долгосрочные зависимости, но требуют больших вычислительных ресурсов.
Исследователи из Университета Альберты и Amii разработали две новые архитектуры трансформеров, GaLiTe и AGaLiTe, специально для частично наблюдаемого онлайн-обучения с подкреплением. Эти модели решают проблемы высоких затрат на вывод и требований к памяти, характерные для традиционных трансформеров.
Преимущества GaLiTe и AGaLiTe
Модели используют механизм самовнимания с управлением потоком информации, что позволяет эффективно обновлять данные. Они показывают улучшенные результаты в задачах с долгосрочными зависимостями, снижая использование памяти и вычислений более чем на 40%.
GaLiTe улучшает линейные трансформеры, добавляя механизм для удаления устаревшей информации. AGaLiTe использует низкоранговое приближение, что значительно экономит память и время, особенно в сложных задачах обучения с подкреплением.
Результаты и выводы
Модель AGaLiTe продемонстрировала высокую эффективность в различных задачах с частичным наблюдением, превосходя традиционные модели, такие как GTrXL и GRU. Результаты показывают, что AGaLiTe значительно снижает операции и использование памяти, что является преимуществом для задач с большим объемом контекста.
В заключение, трансформеры эффективны для обработки последовательных данных, но сталкиваются с ограничениями в онлайн-обучении с подкреплением. Исследование представляет две эффективные альтернативы самовниманию трансформеров, GaLiTe и AGaLiTe, которые показывают конкурентоспособные результаты и снижают затраты на вывод и использование памяти.
Как использовать ИИ для развития вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), рассмотрите внедрение решений GaLiTe и AGaLiTe.
Шаги для внедрения ИИ
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
