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強化學習(Reinforcementlearning)潛力無窮,能解決許多開發應用上面臨的艱難決策...以此範例來說,訓練是透過一個訓練演算法(trainingalgorithm)來監督。
By Emmanouil Tzorakoleftherakis, MathWorks強化學習(Reinforcement learning)潛力無窮,能解決許多開發應用上面臨的艱難決策問題,包括產業自動化、自主駕駛、電玩競技遊戲以及機器人等,因此備受矚目。
強化學習是機器學習(Machine learning)的一種,指的是電腦透過與一個動態(dynamic)環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。這種嘗試錯誤(trial-and-error)的學習方法,使電腦在沒有人類干預、沒有被寫入明確的執行任務程式下,就能夠做出一系列的決策。最著名的強化學習案例就是AlphaGo,它是第一支打敗人類圍棋比賽世界冠軍的電腦程式。
強化學習的運作主要是仰賴動態環境中的資料—也就是會隨著外部條件變化而改變的資料,像是天氣或交通流量。強化學習演算法的目標,即是於找出能夠產生最佳結果的策略。強化學習之所以能達成目標,是藉著軟體當中被稱為主體 (agent)的部分在環境中進行探索、互動和學習的方法。
自動駕駛範例自助停車(self-parking)是自動駕駛功能中極為重要的一環,目標是要讓車輛中的電腦(主體,agent)能準確地尋找位置並將車輛停入正確的停車格。在以下的範例中,環境(environment)指的是主體之外的所有事物—比如車輛本身的動態、附近的車輛、天候條件等等。訓練過程中,主體使用從各種感測器如攝影機、GPS、光學雷達(LiDAR)以及其他感測器讀取的資料來產生駕駛、煞車、與加速指令(動作,action)。為了學習如何從觀察去產生正確的動作(也就是策略調整,policy tuning),主體會不斷反覆地嘗試錯誤來試著停車,而正確的動作會得到一個獎賞(reward)(強化,reinforced)以數值訊號表示(圖1)。
圖1. 強化學習概要圖以此範例來說,訓練是透過一個訓練演算法(training algorithm)來監督。這個訓練演算法(即主體的大腦)負責根據從感測器收集而來的資料...
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