Episodi e Ritorni
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La durata di un compito
I compiti nell'RL sono tipicamente classificati come episodici o continui, a seconda di come il processo di apprendimento è strutturato nel tempo.
Episodio è una sequenza completa di interazioni tra l'agente e l'ambiente, che parte da uno stato iniziale e prosegue attraverso una serie di transizioni fino al raggiungimento di uno stato terminale.
Compiti episodici sono quelli che consistono in una sequenza finita di stati, azioni e ricompense, in cui l'interazione dell'agente con l'ambiente è suddivisa in episodi distinti.
Al contrario, i compiti continui non hanno una chiara fine per ogni ciclo di interazione. L'agente interagisce continuamente con l'ambiente senza reimpostare allo stato iniziale e il processo di apprendimento è continuo, spesso senza un punto terminale distinto.
Ritorno
Sai già che l'obiettivo principale dell'agente è massimizzare le ricompense cumulative. Sebbene la funzione di ricompensa fornisca ricompense istantanee, non tiene conto degli esiti futuri, il che può essere problematico. Un agente addestrato esclusivamente a massimizzare le ricompense immediate potrebbe trascurare i benefici a lungo termine. Per affrontare questo problema, introduciamo il concetto di ritorno.
Ritorno G è la ricompensa totale accumulata che un agente riceve da uno stato in poi, che incorpora tutte le ricompense che riceverà in futuro, non solo quelle immediate.
Il ritorno è una rappresentazione migliore di quanto sia vantaggioso uno stato o un'azione nel lungo periodo. L'obiettivo del reinforcement learning può ora essere definito come massimizzare il ritorno.
Se T è il passo temporale finale, la formula del ritorno è la seguente:
Gt=Rt+1+Rt+2+Rt+3+...+RTSconto
Sebbene il ritorno semplice sia un buon obiettivo nei compiti episodici, nei compiti continui si presenta un problema. Se il numero di passi temporali è infinito, il ritorno stesso può diventare infinito. Per gestire questa situazione, si utilizza un fattore di sconto per garantire che le ricompense future abbiano un peso minore, evitando che il ritorno diventi infinito.
Fattore di sconto γ è un fattore moltiplicativo utilizzato per determinare il valore attuale delle ricompense future. Assume valori compresi tra 0 e 1, dove un valore vicino a 0 porta l'agente a dare priorità alle ricompense immediate, mentre un valore vicino a 1 fa sì che l'agente consideri maggiormente le ricompense future.
Return combinato con un fattore di sconto è chiamato return scontato.
La formula per il return scontato è la seguente:
Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+...=k=0∑∞γkRt+k+1
Anche nei compiti episodici, l'utilizzo di un fattore di sconto offre vantaggi pratici: motiva l'agente a raggiungere il proprio obiettivo il più rapidamente possibile, portando a un comportamento più efficiente. Per questo motivo, lo sconto viene comunemente applicato anche in contesti chiaramente episodici.
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Episodio è una sequenza completa di interazioni tra l'agente e l'ambiente, che parte da uno stato iniziale e prosegue attraverso una serie di transizioni fino al raggiungimento di uno stato terminale.
Compiti episodici sono quelli che consistono in una sequenza finita di stati, azioni e ricompense, in cui l'interazione dell'agente con l'ambiente è suddivisa in episodi distinti.
Al contrario, i compiti continui non hanno una chiara fine per ogni ciclo di interazione. L'agente interagisce continuamente con l'ambiente senza reimpostare allo stato iniziale e il processo di apprendimento è continuo, spesso senza un punto terminale distinto.
Ritorno
Sai già che l'obiettivo principale dell'agente è massimizzare le ricompense cumulative. Sebbene la funzione di ricompensa fornisca ricompense istantanee, non tiene conto degli esiti futuri, il che può essere problematico. Un agente addestrato esclusivamente a massimizzare le ricompense immediate potrebbe trascurare i benefici a lungo termine. Per affrontare questo problema, introduciamo il concetto di ritorno.
Ritorno G è la ricompensa totale accumulata che un agente riceve da uno stato in poi, che incorpora tutte le ricompense che riceverà in futuro, non solo quelle immediate.
Il ritorno è una rappresentazione migliore di quanto sia vantaggioso uno stato o un'azione nel lungo periodo. L'obiettivo del reinforcement learning può ora essere definito come massimizzare il ritorno.
Se T è il passo temporale finale, la formula del ritorno è la seguente:
Gt=Rt+1+Rt+2+Rt+3+...+RTSconto
Sebbene il ritorno semplice sia un buon obiettivo nei compiti episodici, nei compiti continui si presenta un problema. Se il numero di passi temporali è infinito, il ritorno stesso può diventare infinito. Per gestire questa situazione, si utilizza un fattore di sconto per garantire che le ricompense future abbiano un peso minore, evitando che il ritorno diventi infinito.
Fattore di sconto γ è un fattore moltiplicativo utilizzato per determinare il valore attuale delle ricompense future. Assume valori compresi tra 0 e 1, dove un valore vicino a 0 porta l'agente a dare priorità alle ricompense immediate, mentre un valore vicino a 1 fa sì che l'agente consideri maggiormente le ricompense future.
Return combinato con un fattore di sconto è chiamato return scontato.
La formula per il return scontato è la seguente:
Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+...=k=0∑∞γkRt+k+1Anche nei compiti episodici, l'utilizzo di un fattore di sconto offre vantaggi pratici: motiva l'agente a raggiungere il proprio obiettivo il più rapidamente possibile, portando a un comportamento più efficiente. Per questo motivo, lo sconto viene comunemente applicato anche in contesti chiaramente episodici.
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