Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Откликом среды (а не специальной системы управления подкреплением, как это происходит в обучении с учителем) на принятые решения являются сигналы подкрепления, поэтому такое обучение является частным случаем обучения с учителем, но учителем является среда или ее модель. Также нужно иметь в виду, что некоторые правила подкрепления базируются на неявных учителях, например, в случае ИНС, на одновременной активности формальных нейронов, из-за чего их можно отнести к обучению без учителя.

Среда и агент

Агент воздействует на среду, а среда воздействует на агента. О такой системе говорят, что она имеет обратную связь. Такую систему нужно рассматривать как единое целое, и поэтому линия раздела между средой и агентом достаточно условна. Конечно, с анатомической или физической точек зрения между средой и агентом (организмом) существует вполне определенная граница, но если эту систему рассматривать с функциональной точки зрения, то разделение становится не четким. Например, резец в руке скульптора можно считать либо частью сложного биофизического механизма, придающего форму куску мрамора, либо частью материала, которым пытается управлять нервная система.

Система подкрепления и ее виды

Розенблатт пытался классифицировать различные алгоритмы обучения, называя их системами подкрепления.^[1] Он даёт следующее определение:

Системой подкрепления называется любой набор правил, на основании которых можно изменять с течением времени матрицу взаимодействия (или состояние памяти) перцептрона.

Кроме классического метода обучения перцептрона — метода коррекции ошибки, которого можно отнести к обучению с учителем, Розенблатт также ввёл понятие об обучении без учителя, предложив несколько способов обучения:

• Альфа-системой подкрепления называется система подкрепления, при которой веса всех активных связей , которые ведут к элементу , изменяются на одинаковую величину r, а веса неактивных связей за это время не изменяются.

• Гамма-системой подкрепления называется такое правило изменения весовых коэффициентов некоторого элемента, при котором веса всех активных связей сначала изменяются на равную величину, а затем из их всех весов связей вычитается другая величина, равная полному изменению весов всех активных связей, деленному на число всех связей. Эта система обладает свойством консервативности относительно весов, так как у нее полная сумма весов всех связей не может ни возрастать, ни убывать.

См. также

• Q-learning
• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Обратная связь
• Перцептрон

Примечания

Литература

• Эшби У. Р. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения = Design for a Brain. The origin of adptive behavior. — М.: ИЛ, 1962. — 397 с.

• Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга = Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. — М.: Мир, 1965. — 480 с.