Allenare il tuo primo agente RL basato su Deep Q Learning Una guida passo-passo
Step-by-step guide to train your first Deep Q Learning RL agent.
Introduzione:
Il Reinforcement Learning (RL) è un campo affascinante dell’Intelligenza Artificiale (AI) che consente alle macchine di apprendere e prendere decisioni attraverso l’interazione con il loro ambiente. Addestrare un agente RL comporta un processo di prova ed errore in cui l’agente impara dalle sue azioni e dalle ricompense o penalità successive che riceve. In questo blog, esploreremo i passaggi coinvolti nell’addestrare il tuo primo agente RL, insieme a frammenti di codice per illustrare il processo.
Passaggio 1: Definire l’Ambiente
Il primo passo nell’addestramento di un agente RL è definire l’ambiente in cui opererà. L’ambiente può essere una simulazione o uno scenario del mondo reale. Fornisce all’agente osservazioni e ricompense, consentendogli di apprendere e prendere decisioni. OpenAI Gym è una popolare libreria Python che fornisce una vasta gamma di ambienti pre-costruiti. Consideriamo l’ambiente classico “CartPole” per questo esempio.
import gymenv = gym.make('CartPole-v1')Passaggio 2: Comprendere l’Interazione Agente-Ambiente
In RL, l’agente interagisce con l’ambiente prendendo azioni in base alle sue osservazioni. Riceve feedback sotto forma di ricompense o penalità, che vengono utilizzati per guidare il suo processo di apprendimento. L’obiettivo dell’agente è massimizzare le ricompense cumulative nel tempo. Per fare ciò, l’agente apprende una policy – una mappatura dalle osservazioni alle azioni – che lo aiuta a prendere le migliori decisioni.
Passaggio 3: Scegliere un Algoritmo RL
Sono disponibili vari algoritmi RL, ognuno con i propri punti di forza e di debolezza. Un algoritmo popolare è il Q-Learning, adatto per spazi di azione discreti. Un altro algoritmo comunemente usato è il Deep Q-Networks (DQN), che utilizza reti neurali profonde per gestire ambienti complessi. Per questo esempio, utilizziamo l’algoritmo DQN.
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Passaggio 4: Costruire l’Agente RL
Per costruire un agente RL utilizzando l’algoritmo DQN, dobbiamo definire una rete neurale come approssimatore di funzioni. La rete prende in input le osservazioni e restituisce i valori Q per ogni possibile azione. Dobbiamo anche implementare una memoria di replay per memorizzare e campionare le esperienze per l’addestramento.
import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimclass DQN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(DQN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, output_dim) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x# Creare un'istanza dell'agente DQNinput_dim = env.observation_space.shape[0]output_dim = env.action_space.nagent = DQN(input_dim, output_dim) Passaggio 5: Addestrare l’Agente RL
Ora, possiamo addestrare l’agente RL utilizzando l’algoritmo DQN. L’agente interagisce con l’ambiente, osserva lo stato attuale, seleziona un’azione in base alla sua policy, riceve una ricompensa e aggiorna di conseguenza i suoi valori Q. Questo processo viene ripetuto per un numero specificato di episodi o fino a quando l’agente raggiunge un livello di prestazioni soddisfacente.
optimizer = optim.Adam(agent.parameters(), lr=0.001)def train_agent(agent, env, episodes): for episode in range(episodes): state = env.reset() done = False episode_reward = 0 while not done: action = agent.select_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.store_experience(state, action, reward, next_state, done) agent
Conclusione:
In questo blog, abbiamo esplorato il processo di addestramento del tuo primo agente RL. Abbiamo iniziato definendo l’ambiente utilizzando OpenAI Gym, che fornisce una serie di ambienti pre-costruiti per compiti di RL. Abbiamo poi discusso dell’interazione agente-ambiente e dell’obiettivo dell’agente di massimizzare le ricompense cumulative.
Successivamente, abbiamo scelto l’algoritmo DQN come il nostro algoritmo RL di scelta, che combina reti neurali profonde con Q-learning per gestire ambienti complessi. Abbiamo costruito un agente RL utilizzando una rete neurale come approssimatore di funzione ed implementato una memoria di riproduzione per memorizzare e campionare le esperienze per l’addestramento.
Infine, abbiamo addestrato l’agente RL facendolo interagire con l’ambiente, osservare gli stati, selezionare azioni in base alla sua politica, ricevere ricompense ed aggiornare i suoi valori Q. Questo processo è stato ripetuto per un numero specificato di episodi, permettendo all’agente di imparare e migliorare le sue capacità di prendere decisioni.
L’Apprendimento per Rinforzo apre un mondo di possibilità per addestrare agenti intelligenti che possono apprendere autonomamente e prendere decisioni in ambienti dinamici. Seguendo i passaggi descritti in questo blog, puoi intraprendere il tuo viaggio di addestramento degli agenti RL ed esplorare vari algoritmi, ambienti ed applicazioni.
Ricorda, l’addestramento di RL richiede sperimentazione, messa a punto e pazienza. Man mano che approfondisci l’RL, puoi esplorare tecniche avanzate come RL profondo, gradienti di politica e sistemi multi-agente. Quindi, continua ad imparare, iterare e spingere i confini di ciò che i tuoi agenti RL possono raggiungere.
Buon addestramento!
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/smit-kumbhani-44b07615a/
Il mio Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=it&user=5KPzARoAAAAJ
Blog su “Segmentazione semantica per la rilevazione e segmentazione del pneumotorace” https://medium.com/becoming-human/semantic-segmentation-for-pneumothorax-detection-segmentation-9b93629ba5fa
