подсказка: перечислите части системы обучения с подкреплением, которые могут научиться играть в игры Atari.
Система обучения с подкреплением, позволяющая научиться играть в игры Atari, обычно состоит из следующих компонентов:

1. Окружение: игровое окружение Atari, включающее игровой экран, элементы управления и правила игры.

2. Агент: агент обучения с подкреплением, который взаимодействует с игровой средой. Агент принимает решения на основе текущего состояния игры и вознаграждения, которое он получает от среды.

3. Представление состояния. Представление состояния — это способ кодирования текущего состояния игры. Это могут быть необработанные пиксели игрового экрана или более абстрактное представление состояния игры.

4. Выбор действия. Политика выбора действия определяет, какое действие предпринимает агент в зависимости от текущего состояния игры. Эта политика может быть детерминированной или стохастической.

5. Функция вознаграждения. Функция вознаграждения предоставляет агенту обратную связь о его работе. В случае с играми Atari функцией вознаграждения обычно является количество очков, набранных агентом в игре.

6. Функция ценности. Функция ценности оценивает ожидаемые будущие вознаграждения, которые агент может получить, предприняв определенное действие в определенном состоянии.

7. Оптимизация политики. Алгоритм оптимизации политики обновляет политику агента, чтобы максимизировать ожидаемое совокупное вознаграждение. Обычно это делается с использованием варианта стохастического градиентного спуска.

8. Буфер памяти. Буфер воспроизведения используется для хранения опыта агента. Это используется для случайной выборки пакетов опыта во время обучения, чтобы уменьшить корреляцию между опытом.

9. Нейронная сеть. Нейронная сеть используется для аппроксимации функции ценности и политики. Нейронная сеть принимает представление состояния в качестве входных данных и выводит функцию оценочного значения и политику.

10. Алгоритм обучения. Алгоритм обучения объединяет все вышеперечисленные компоненты для обучения агента обучению игре. Наиболее популярным алгоритмом обучения, используемым для игр Atari, является Deep Q-Network (DQN).
Система обучения с подкреплением, с помощью которой можно научиться играть в игры Atari, обычно состоит из следующих частей:

    Среда: игровая среда Atari предоставляет агенту набор состояний, действий и вознаграждений. Агент взаимодействует с окружающей средой, совершая действия и получая вознаграждение в зависимости от состояния среды.

    Агент: Агент — это алгоритм обучения, который взаимодействует с окружающей средой. Он наблюдает за текущим состоянием среды и выбирает действие, которое нужно предпринять. Цель агента — изучить политику, которая максимизирует ожидаемое совокупное вознаграждение.

    Представление состояния: агенту нужен способ представления состояния среды. В случае с играми Atari это обычно включает в себя обработку необработанных пикселей, вводимых с игрового экрана, в более компактную и значимую форму, например набор функций, представляющих важные аспекты состояния игры.

    Политика. Политика агента определяет, какое действие следует предпринять в зависимости от текущего состояния среды. Политика может быть представлена ​​в виде функции, которая отображает состояния в действия, или в виде таблицы, которая связывает каждое состояние с предпочтительным действием.

    Функция ценности: функция ценности оценивает ожидаемое кумулятивное вознаграждение, которое агент может получить в данном состоянии. Функцию значения можно использовать для управления исследованием агента и для оценки качества политики агента.

    Алгоритм оптимизации: алгоритм оптимизации обновляет политику агента и функцию ценности на основе наблюдаемых вознаграждений и оценочных значений различных состояний. Популярные алгоритмы обучения агентов обучения с подкреплением в играх Atari включают Q-обучение, SARSA и алгоритмы глубокого обучения с подкреплением, такие как глубокие Q-сети (DQN) и методы актер-критик.

    Буфер памяти: Буфер памяти хранит опыт (т. е. состояние, действие, вознаграждение, следующее состояние), полученный агентом во время взаимодействия с окружающей средой. Буфер используется для случайной выборки пакетов событий во время обучения агента, что помогает декоррелировать события и уменьшить дисперсию обновлений градиента.

    Стратегия исследования: чтобы изучить хорошую политику, агент должен исследовать окружающую среду, чтобы обнаружить новые состояния и действия, ведущие к более высоким вознаграждениям. Можно использовать различные стратегии исследования, чтобы побудить агента попробовать новые действия, такие как эпсилон-жадные политики, исследование Больцмана и зашумленные сети.

Эти части работают вместе, чтобы создать полную систему обучения с подкреплением, которая может научиться играть в игры Atari.