RLnätverk

RLnätverk är neurala nätverk som används inom förstärkningsinlärning (reinforcement learning) för att approximera funktioner som policy eller värdefunktioner, eller för att modellera miljön. De tränas genom att agenten interagerar med en miljö och får återkoppling i form av belöningar, vilket syftar till att maximera den kumulativa belöningen över tiden. Genom att använda djupa nätverk kan RL-lösningar hantera högdimensionella eller komplexa indata, såsom bilder och sekvenser.

Användbara arkitekturer varierar beroende på problem. Feedforward-nät används ofta vid enklare uppgifter, konvolutionella nätverk används för visuella ingångar, och återkommande eller transformerbaserade nätverk används för partial observability och tidsberoende data. Djup RL refererar till kombinationen av djupa neurala nätverk med förstärkningsinlärning.

Träningsprocessen omfattar att samla transitioner som (state, action, reward, next state). Nätverken uppdateras med olika förlustfunktioner beroende på metod: värdefunktionsbaserade uppdateringar via TD-liknande fel, eller policylägen via policygradienter och actor-critic-loser. Tekniker som erfarenhetsuppspelning (experience replay) och mål-nätverk bidrar till stabilitet. Utforskning hanteras ofta genom epsilon-greedy-strategier, stokastiska policier eller entropy-reglering. Lärandet kan vara off-policy eller on-policy beroende på algoritm.

Vanliga RLnätverksbaserade algoritmer inkluderar Deep Q-Networks (DQN) för diskreta åtgärdsrum, och policygradient- eller actor-critic-metoder som A2C/A3C, PPO, DDPG, TD3 och SAC. Användningsområden finns inom robotik, spel och simulering, industriell kontroll, drönarflygning och ekonomiska beslut. Utmaningar inkluderar dataeffektivitet, stabilitet, generalisering och sim-to-real-transfer.