機器學習中的開發與探索

在機器學習中，**探索**是指允許智慧體發現關於環境的新特徵的行為，而**開發**是指讓智慧體堅持已獲得的現有知識。如果智慧體持續開發過去的經驗，它可能會陷入困境。另一方面，如果它繼續探索，它可能永遠找不到好的策略，這導致了**探索-開發困境**。

機器學習中的開發

**開發**是強化學習中的一種策略，智慧體利用它根據現有知識在一個狀態下做出決策，以最大化預期獎勵。開發的目標是利用已經瞭解的環境來獲得最佳結果。

開發的關鍵方面

開發的關鍵方面包括：

• **最大化獎勵：**開發的主要目標是根據對環境的當前理解最大化預期獎勵。這涉及根據學習到的值和獎勵選擇一個動作，這些值和獎勵將產生最高的結果。
• **提高決策效率：**開發有助於做出高效的決策，特別是透過專注於高獎勵的動作，從而減少執行探索的計算成本。
• **風險管理：**開發本質上具有較低的風險水平，因為它更側重於經過驗證的動作，從而降低了與不太熟悉的選擇相關的風險。

機器學習中的探索

探索是一種使智慧體能夠獲取關於環境或模型的知識的行為。探索過程選擇具有不可預測結果的動作，以收集關於執行動作將導致的狀態和獎勵的資訊。

探索的關鍵方面

探索的關鍵方面包括：

• **獲取資訊：**探索的主要目標是允許智慧體透過在一個狀態下執行新的動作來收集資訊，從而提高對模型或環境的理解。
• **減少不確定性：**探索的主要目標是允許智慧體透過在一個狀態下執行新的動作來收集資訊，從而提高對模型或環境的理解。
• **狀態空間覆蓋：**在包含廣泛或連續狀態空間的特定模型中，探索可確保訪問狀態空間中足夠多樣的區域，以防止學習偏向於少量經驗。

動作選擇

強化學習的目標是教會智慧體如何在各種狀態下表現。智慧體在訓練過程中使用各種方法（如貪婪動作選擇、ε-貪婪動作選擇、置信上限動作選擇等）來學習在何種情況下執行何種動作。

探索與開發權衡

使用智慧體的現有知識與嘗試隨機動作的想法稱為開發-探索權衡。當智慧體探索時，它可以增強其現有知識並隨著時間的推移取得改進。在另一種情況下，如果它使用現有知識，它會立即獲得更大的獎勵。由於智慧體無法同時執行這兩個任務，因此存在折衷。

資源的分配應取決於這兩個流的需求，根據當前狀態和學習任務的複雜性交替進行。

平衡探索與開發的技術

以下是平衡強化學習中探索與開發的一些技術：

ε-貪婪動作選擇

在強化學習中，智慧體通常根據其獎勵選擇一個動作。智慧體始終選擇最佳動作以產生給定狀態下可能的最大獎勵。**在ε-貪婪動作選擇中，智慧體既使用開發來從先前知識中獲得見解，又使用探索來尋找新選項。**

ε-貪婪方法通常選擇具有最高預期獎勵的動作。目標是在探索和開發之間取得平衡。以ε的小機率，我們選擇探索而不是開發智慧體迄今為止學到的知識。

多臂老虎機框架

多臂老虎機框架為管理順序決策問題中探索和開發之間的平衡提供了正式的基礎。它們提供能夠根據各種獎勵系統和情況分析探索和開發之間權衡的演算法。

置信上限

置信上限 (UCB) 是一種流行的演算法，用於平衡強化學習中的探索和開發。該演算法基於**面對不確定性的樂觀主義**原理。它選擇最佳化預期獎勵的置信上限的動作。這表明它既考慮了動作的平均獎勵，也考慮了該獎勵的不確定性或可變性。