شبکه عصبی با یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning Network - DRL)، در ریاضیات (Mathematics)
انواع شبکه های عصبی (Neural Networks) را در آموزش زیر شرح دادیم :
شبکه عصبی با یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning Network - DRL) :
یادگیری تقویتی عمیق (DRL) ترکیبی از یادگیری تقویتی و شبکه های عصبی عمیق است. در این روش، یک عامل (agent) با محیط (environment) تعامل کرده و با دریافت پاداش (reward) یاد می گیرد که چه اقداماتی (actions) در چه وضعیت هایی (states) باید انجام دهد تا پاداش بلندمدت بیشینه شود. شبکه های عصبی برای تقریب توابع ارزش (value functions) یا سیاست (policy) استفاده می شوند.
معروف ترین الگوریتم DRL، DQN (Deep Q-Network) است که توسط مایندز گوگل در سال ۲۰۱۳ معرفی شد. DQN از یک شبکه عصبی برای تقریب تابع Q-value استفاده می کند:
\[ Q(s,a) \approx Q^*(s,a) \]. تابع هزینه در DQN:
\[ \mathcal{L} = \mathbb{E}[(r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a))^2] \]. برای پایداری، از تجربه بازپخش (experience replay) و شبکه هدف (target network) استفاده می شود.
روش های دیگر DRL شامل Policy Gradient (مانند REINFORCE)، Actor-Critic (مانند A3C، PPO، SAC) و روش های مبتنی بر مدل (model-based) هستند. PPO (Proximal Policy Optimization) به دلیل سادگی و کارایی، پرکاربردترین الگوریتم در مسائل کنترل پیوسته است.
کاربردها: بازی ها (شطرنج، Go، Atari)، کنترل ربات، خودروهای خودران، بهینه سازی سیستم های پیچیده. DRL توانسته است در بسیاری از وظایف از انسان پیشی بگیرد (مثل AlphaGo).
چالش ها: ناپایداری آموزش، نیاز به تعداد زیادی تعامل با محیط، تعمیم به شرایط جدید. DRL یک حوزه بسیار فعال تحقیقاتی است.
