Reinforcement Learning Environments Fully-observable vs - PowerPoint PPT Presentation

Sep 13, 2023 •305 likes •393 views

Reinforcement Learning Environments Fully-observable vs par9ally-observable Single agent vs mul9ple agents Determinis9c vs stochas9c Episodic vs

Reinforcement ¡Learning ¡
Environments ¡ • Fully-‑observable ¡vs ¡par9ally-‑observable ¡ • Single ¡agent ¡vs ¡mul9ple ¡agents ¡ • Determinis9c ¡vs ¡stochas9c ¡ • Episodic ¡vs ¡sequen9al ¡ • Sta9c ¡or ¡dynamic ¡ • Discrete ¡or ¡con9nuous ¡
What ¡is ¡reinforcement ¡learning? ¡ • Three ¡machine ¡learning ¡paradigms: ¡ – Supervised ¡learning ¡ – Unsupervised ¡learning ¡(overlaps ¡w/ ¡data ¡mining) ¡ – Reinforcement ¡learning ¡ • In ¡reinforcement ¡learning, ¡the ¡agent ¡receives ¡ incremental ¡pieces ¡of ¡feedback, ¡called ¡ rewards, ¡that ¡it ¡uses ¡to ¡judge ¡whether ¡it ¡is ¡ ac9ng ¡correctly ¡or ¡not. ¡
Examples ¡of ¡real-‑life ¡RL ¡ • Learning ¡to ¡play ¡chess. ¡ • Animals ¡learning ¡to ¡walk. ¡ • Driving ¡to ¡school ¡or ¡work ¡in ¡the ¡morning. ¡ • Key ¡idea : ¡Most ¡RL ¡tasks ¡are ¡ episodic , ¡meaning ¡ they ¡repeat ¡many ¡9mes. ¡ – So ¡unlike ¡in ¡other ¡AI ¡problems ¡where ¡you ¡have ¡ one ¡shot ¡to ¡get ¡it ¡right, ¡in ¡RL, ¡it's ¡OK ¡to ¡take ¡9me ¡ to ¡try ¡different ¡things ¡to ¡see ¡what's ¡best. ¡
Episodes, ¡explora9on, ¡and ¡exploita9on ¡
RL ¡problems ¡ • Every ¡RL ¡problem ¡is ¡structured ¡similarly. ¡ • We ¡have ¡an ¡ environment , ¡which ¡consists ¡of ¡a ¡ set ¡of ¡ states , ¡and ¡ ac,ons ¡that ¡can ¡be ¡taken ¡in ¡ various ¡states. ¡ ¡ ¡ – Environment ¡is ¡oTen ¡stochas9c ¡(there ¡is ¡an ¡ element ¡of ¡chance). ¡ • Our ¡RL ¡agent ¡wishes ¡to ¡learn ¡a ¡ policy , ¡π, ¡a ¡ func9on ¡that ¡maps ¡states ¡to ¡ac9ons. ¡
What ¡is ¡the ¡goal ¡in ¡RL? ¡ • In ¡other ¡AI ¡problems, ¡the ¡"goal" ¡is ¡to ¡get ¡to ¡a ¡ certain ¡state. ¡ ¡Not ¡in ¡RL! ¡ • A ¡RL ¡environment ¡gives ¡feedback ¡every ¡9me ¡the ¡ agent ¡takes ¡an ¡ac9on. ¡ ¡This ¡is ¡called ¡a ¡reward. ¡ – Rewards ¡are ¡usually ¡numbers. ¡ – Goal: ¡Agent ¡wants ¡to ¡maximize ¡the ¡amount ¡of ¡reward ¡ it ¡gets ¡over ¡9me. ¡ – Cri9cal ¡point: ¡Rewards ¡are ¡given ¡by ¡the ¡environment, ¡ not ¡the ¡agent. ¡
Mathema9cs ¡of ¡rewards ¡ • Assume ¡our ¡rewards ¡are ¡r 0 , ¡r 1 , ¡r 2 , ¡… ¡ • What ¡expression ¡represents ¡our ¡total ¡ rewards? ¡ • How ¡do ¡we ¡maximize ¡this? ¡Is ¡this ¡a ¡good ¡idea? ¡

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