ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ PYTORCH

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) является одним из наиболее востребованных направлений машинного обучения. PyTorch - это библиотека глубокого обучения, которая может использоваться для создания моделей обучения с подкреплением на языке Python.

Одной из первых задач в обучении с подкреплением является создание модели, которая может выбирать действия, максимизирующие суммарную награду в течение определенного времени. Чтобы создать такую модель в PyTorch, необходимо провести ряд подготовительных действий:

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport gymenv = gym.make('CartPole-v0')observation_space = env.observation_space.shape[0]action_space = env.action_space.n

Для работы среды потребуется библиотека Gym, которая предоставляет интерфейс для решения задач обучения с подкреплением. Здесь мы создаем среду, которую нам предстоит использовать, а также определяем размеры пространства наблюдений и действий к которым мы можем принимать решения.

Дальше мы можем создать класс нашей модели:

class Policy(nn.Module):    def __init__(self):        super(Policy, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(observation_space, 128)        self.fc2 = nn.Linear(128, action_space)            def forward(self, x):        x = torch.relu(self.fc1(x))        x = self.fc2(x)        return x

Здесь мы определяем модель с нейронной сетью, которая будет принимать на вход наблюдения и давать на выходе вероятностное распределение по действиям. Наконец, мы можем перейти к обучению модели:

policy = Policy()optimizer = optim.Adam(policy.parameters(), lr=1e-2)for i in range(1000):    state = env.reset()    rewards = []    actions = []    while True:        action_scores = policy(torch.from_numpy(state).float())        action_probs = torch.softmax(action_scores, dim=0)        action = torch.multinomial(action_probs, num_samples=1).item()        actions.append(action)        state, reward, done, _ = env.step(action)        rewards.append(reward)        if done:            break            loss = 0    returns = []    for r in rewards[::-1]:        returns.append(r)        G = sum(returns)        loss -= torch.log(action_probs[actions.pop()]) * G    optimizer.zero_grad()    loss.backward()    optimizer.step()

В этом примере мы используем метод градиентной оптимизации Adam для обновления параметров модели. Он работает на основе стохастических градиентов. Мы выбираем действия на основе распределения вероятностей, определенных моделью и обновляем параметры модели с помощью автоматического дифференцирования.

Crush-курс: машинное обучение с подкреплением

ChatGPT ТОРГУЕТ ЗА МЕНЯ - Бот для прогнозов и стратегий - Нейросеть для трейдинга

#10. Обучение с подкреплением или как загнать машину на гору - Генетические алгоритмы на Python

Машинное обучение. Обучение с подкреплением. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Обучение с подкреплением Q-learning, Policy Gradient (Reinforce), Actor-Critic Практика на gym

Обучение с подкреплением

Искусственный интеллект в трейдинге. Обучение с подкреплением в торговле

Змейка: обучение с подкреплением - Reinforcement Learning

BLGPG-896FF062A446-24-09-19-20

Новые материалы: