3. В чем состоит общая идея «обучения с подкреплением»?

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — это подход в машинном обучении, основанный на идее обучения агента принимать последовательность действий в среде с целью максимизации общей награды (reward).

Общая идея обучения с подкреплением состоит в следующем:

Агент и среда: В контексте обучения с подкреплением имеется агент, который находится во взаимодействии со средой. Среда может быть физической (например, робот) или виртуальной (например, компьютерная симуляция).

Состояния: В каждый момент времени агент воспринимает состояние среды, которое представляет текущую ситуацию или конфигурацию.

Действия: Агент принимает действия в зависимости от текущего состояния. Действия могут быть выбраны из некоторого множества возможных вариантов.

Награды: За каждое выполненное действие агент получает награду или штраф от среды. Награды представляют целевую функцию, которую агент пытается максимизировать.

Последовательность действий: Агент взаимодействует со средой в течение некоторого периода времени, выполняя последовательность действий. Цель агента — выбирать действия таким образом, чтобы максимизировать общую сумму наград за длительный период времени.

Обучение и обновление стратегии: Агент использует полученные награды и сигналы из среды для обновления своей стратегии принятия решений. Он стремится выработать оптимальную стратегию, которая будет максимизировать общую сумму наград в будущем.

Обучение с подкреплением является примером обучения с учителем, где целевая функция (награда) неизвестна заранее, и агент должен исследовать среду и осуществлять пробные и экспериментальные действия для обучения. Этот подход нашел применение в таких областях, как автономная навигация, игры, управление роботами и другие задачи, где агенту требуется принимать последовательность действий для достижения поставленных целей.

4. Опишите кратко своими словами использование при обучении инс метода обратного распространения ошибки.

Метод обратного распространения ошибки (backpropagation) является ключевым алгоритмом для обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Он позволяет нейронной сети корректировать свои веса на основе ошибок, которые она допускает при предсказании или классификации данных.

Вот краткое описание использования метода обратного распространения ошибки:

Прямое распространение: Нейронная сеть получает входные данные и пропускает их через слои нейронов до получения выходного значения. Это называется прямым распространением, где каждый нейрон вычисляет свой выход на основе входных данных и текущих весов.

Вычисление ошибки: Сравнивая полученные выходные значения с ожидаемыми значениями, рассчитывается ошибка предсказания нейронной сети. Ошибка может быть определена различными функциями потерь, в зависимости от типа задачи (например, среднеквадратичная ошибка для регрессии или кросс-энтропия для классификации).

Обратное распространение: Ошибка обратно распространяется через нейронную сеть с целью вычисления вклада каждого веса в ошибку. На этом этапе используется цепное правило дифференцирования для определения, как изменение каждого веса влияет на ошибку.

Обновление весов: Используя вычисленные градиенты ошибки по отношению к весам, производится корректировка весов нейронов с помощью оптимизационного алгоритма, такого как стохастический градиентный спуск. Цель состоит в том, чтобы минимизировать ошибку, обновляя веса таким образом, чтобы они приближались к оптимальным значениям.

Итерации и повторение: Шаги 1-4 повторяются для различных примеров обучающих данных в наборе обучения. Этот процесс итеративно повторяется до достижения сходимости, когда сеть достаточно точно предсказывает выходные значения.

Таким образом, метод обратного распространения ошибки позволяет нейронной сети «обучаться» на примерах данных, корректируя свои веса на основе вычисленных ошибок. Это позволяет сети адаптироваться к задаче и улучшать свои предсказательные способности с каждой итерацией обучения.\