Hvordan opbygger man dybe neurale netværk i MATLAB?

Når man arbejder med dyb læring i MATLAB, kan man bruge forskellige apps og funktioner til at designe og træne neurale netværk. En af de mest grundlæggende måder at begynde på er ved at bruge nnstart kommandoen i MATLAB, som åbner en række forskellige værktøjer til neurale netværk, herunder værktøjet Neural Network Fitting. Dette værktøj giver brugeren mulighed for at opbygge et enkelt neuralt netværk, som typisk består af en skjult lag og et output-lag. Dette kan være en nyttig metode til hurtigt at få et første indtryk af, hvordan neurale netværk fungerer, og til at begynde at designe netværk med sine egne data.

Et andet mere avanceret værktøj, som MATLAB tilbyder, er Deep Network Designer (DND). Denne app er mere kraftfuld og egner sig bedre til dyb læring. For at åbne Deep Network Designer kan brugeren enten klikke på APPS-ikonet i MATLAB-vinduet og navigere til kategorien "Machine Learning and Deep Learning" eller skrive kommandoen deepNetworkDesigner i MATLAB’s kommandovindue. Når DND åbnes, vil brugeren få adgang til en række værktøjer og komponenter, der gør det muligt at designe, udvikle, bygge og teste dybe neurale netværk på en nem og intuitiv måde.

Deep Network Designer giver brugeren mulighed for at skabe nye netværk fra bunden ved at trække lag fra Layer Library og placere dem i designerpanelet. Denne fleksibilitet gør det muligt for brugeren at skræddersy netværkene efter deres specifikationer. Derudover tilbyder MATLAB et væld af foruddannede netværk, som brugeren kan anvende og tilpasse for at fremskynde udviklingsprocessen. Disse foruddannede modeller kan være nyttige, når man arbejder med store datamængder, da de reducerer træningstiden betydeligt.

Men der er også nogle ulemper ved at bruge denne app. En af de største ulemper er, at brugeren ikke kan se de specifikke processer, der sker under lagene i netværket. Denne mangel på gennemsigtighed kan være en hindring for dem, der ønsker en dybere forståelse af, hvordan netværket fungerer på et lavere niveau. For at afhjælpe dette problem tilbyder MATLAB flere løsninger. En af disse er muligheden for at generere kode fra appen, så brugeren kan få en bedre forståelse af, hvad der sker på kodeniveau.

Desuden giver MATLABs funktionelle biblioteker brugerne mulighed for at arbejde direkte med kode og opbygge deres egne netværk uden at skulle bruge GUI-værktøjerne. Dette kræver dog en dybere forståelse af MATLAB’s funktioner og et stærkere kendskab til programmering og neurale netværk. De funktioner, som MATLAB tilbyder til opbygning af neurale netværk, er en vigtig del af de funktionelle biblioteker i Deep Learning Toolbox og Statistics and Machine Learning Toolbox.

MATLAB tilbyder desuden en række vigtige funktioner, der gør det lettere at designe, træne og evaluere neurale netværk. En af de mest populære funktioner er fitnet(), som bruges til at træne et generelt neuralt netværk. Denne funktion er særligt velegnet til lavere niveau neurale netværk og bruges ofte til at tilpasse netværk til specifikke funktioner. Der findes også funktioner som fitrnet() og fitcnet(), som er specialiseret i at træne netværk til regression og klassifikation.

For at opbygge et neuralt netværk med fitnet() kan brugeren definere antallet af skjulte lag og træningsmetoden, som netværket skal bruge. En simpel opbygning af et netværk kan gøres med kommandoen net = fitnet(hiddenSizes), hvor hiddenSizes angiver antallet af noder i de skjulte lag. Alternativt kan træningsfunktionen specificeres ved hjælp af kommandoen net = fitnet(hiddenSizes, trainFcn), hvor trainFcn definerer træningsmetoden.

Træning af et neuralt netværk involverer at bruge et sæt træningsdata til at tilpasse netværket, så det kan generalisere input-output-forholdet. Når netværket er trænet, kan det bruges til at generere output for nye inputs, som det ikke er blevet trænet på. Dette gør neurale netværk til et effektivt værktøj til at arbejde med både kendte og ukendte data.

En vigtig overvejelse, når man arbejder med dyb læring og neurale netværk i MATLAB, er at forstå, hvordan de underliggende funktioner fungerer, og hvordan man kan skræddersy dem til ens egne behov. Ved at bruge de avancerede funktioner og værktøjer, som MATLAB tilbyder, kan man designe og træne netværk, der er tilpasset ens egne specifikationer, men det kræver også en grundlæggende forståelse af både teori og praksis for at opnå de bedste resultater.

Hvordan Markov Beslutningsprocesser og Forstærkningslæring Arbejder Sammen for at Optimere Handlingsvalg

I matematik er en Markov beslutningsproces (MDP) en stochastisk kontrolproces i diskret tid, der giver en matematisk ramme for modellering af beslutningstagning i situationer, hvor udfaldet er delvist tilfældigt og delvist under kontrol af en beslutningstager. MDP'er er særligt nyttige til at studere optimeringsproblemer, der kan løses ved hjælp af dynamisk programmering. I modsætning til klassiske kontrolsystemer, hvor der arbejdes med statiske variabler, anvender forstærkningslæring en sekvens af variabler. Disse omfatter blandt andet tilstande, handlinger, agenten og belønninger, som alle udgør forskellige sæt.

Reinforcement learning (RL) anvender MDP'er til at vælge den optimale handling $a$, baseret på den aktuelle tilstand $s$. Denne valgproces kan ses som en funktion, der kortlægger tilstanden til en handling, og denne funktion kaldes en politik. Politik kan være stochastisk eller deterministisk. En stochastisk politik giver en sandsynlighed for, hvilken handling der skal vælges i en given tilstand, mens en deterministisk politik vælger en handling uden nogen form for usikkerhed. I et mere forudsigeligt miljø, som f.eks. i en robots arbejdsområde, vil man ofte se deterministiske politikker.

For at finde den optimale politik i en MDP anvendes to centrale funktioner: state-value funktionen og action-value funktionen. Disse funktioner hjælper med at evaluere forskellige politikker og vurdere deres effektivitet.

State-value funktionen $V_{\pi}(s)$ er defineret som den forventede diskonterede afkast, der opnås ved at starte i tilstand $s$ og derefter følge politikken $\pi$. Den kvantificerer, hvor god det er at befinde sig i en given tilstand. Den diskonterede returnering, der anvendes i denne funktion, tager højde for, at belønninger i fremtiden er mindre værdifulde end dem i nær fremtid, hvilket er beskrevet ved hjælp af en diskonteringsfaktor $\gamma$, hvor $0 \leq \gamma < 1$. Jo tættere på 1 denne faktor er, desto mere vægt lægges der på fremtidige belønninger.

Ved at anvende den optimalt fundne politik kan en agent vælge den handling, der giver den højeste forventede returnering i hver tilstand, og dermed maksimere den samlede belønning over tid.

Når det gælder valget af politik, kan det være nyttigt at forstå, at både state-value og action-value funktionerne er indbyrdes forbundne. Selvom state-value funktionen alene kan bruges til at definere optimalitet, giver action-value funktionen et endnu mere præcist billede af, hvordan en agent skal opføre sig i hver situation. Den optimerede politik baseret på action-value funktionen vil medføre den højeste samlede afkast, da den tager hensyn til både tilstande og handlinger på en mere detaljeret måde.

I praksis kræver processen med at lære en optimal politik i reinforcement learning, at agenten interagerer med miljøet og lærer af de belønninger, der modtages for de valgte handlinger. Dette kan gøres ved hjælp af forskellige algoritmer som Q-learning eller policy gradient metoder, hvor agenten gradvist justerer sin politik for at opnå bedre resultater over tid.

Hvordan opbygger man en RL-applikation med MATLAB og Reinforcement Learning Designer?

Opbygning af en applikation med forstærkende læring (Reinforcement Learning, RL) kræver en systematisk tilgang og en række nøgletræningsfaser. MATLAB’s værktøjer som Reinforcement Learning Toolbox™ og Reinforcement Learning Designer App giver en brugervenlig platform til at designe, træne og simulere agenter, som kan interagere med miljøer, hvilket gør dem særligt nyttige i praktiske anvendelser af RL-teknologier.

Dernæst skal du oprette et miljø, hvor agenten opererer. Dette miljø skal ikke kun omfatte den fysiske eller virtuelle plads, hvor agenten agerer, men også interaktionen mellem agenten og miljøet, samt en model, der beskriver miljøets dynamik. Det er i dette trin, at man skaber den nødvendige ramme for agentens handlinger og de observationer, agenten kan foretage.

Derefter skal agenten oprettes. Her defineres både en politikapproximation (actor) og en værdi-funktionsapproximation (critic), som styrer agentens beslutningstagning. Disse komponenter skal derefter konfigureres sammen med en læringsalgoritme, der skal anvendes i træningen.

Træning af agenten involverer at bruge det definerede miljø, belønningssignal og agentens læringsalgoritme til at optimere agentens adfærd. Når træningen er gennemført, simuleres agentens performance i miljøet for at vurdere, hvordan den klarer sig i virkelige scenarier.

En praktisk metode til at udvikle RL-applikationer er at benytte MATLAB’s Reinforcement Learning Designer App. Denne app gør det muligt at importere eksisterende miljøer eller oprette nye, simulere agenter i disse miljøer og derefter analysere resultaterne for at forbedre agentens præstationer. App’en giver en række foruddefinerede agenter som DQN, DDPG, TD3, SAC og PPO, som kan anvendes til at træne agenten.

Hvis du ønsker at udvikle mere komplekse systemer, som for eksempel multiagent-systemer eller tilpasse agenten til meget specifikke behov, kan du bruge MATLAB’s funktioner direkte. Dette giver dig mulighed for at bygge mere skræddersyede løsninger, selvom det kræver mere avanceret viden og tilpasning.

En typisk applikation af RL er i systemer som Cart Pole, hvor målet er at stabilisere en lodret stang på en vogn. I dette tilfælde fungerer agenten som den controller, der justerer hastigheden på vognen for at holde stangen oprejst. Et simpelt belønningssystem kan anvendes, hvor agenten modtager en belønning for hver tid, stangen forbliver oprejst. Hvis stangen falder eller vognen bevæger sig for langt væk, afsluttes episoden.

Når du arbejder med RL i MATLAB, er det også vigtigt at forstå, hvordan forskellige typer af agenters læring påvirker deres evne til at løse problemer. Mens nogle agenter, som DQN og PPO, anvender værdi- og politikbaserede metoder, bruger andre som DDPG og SAC avancerede teknikker som forstærket læring med kontinuerlige handlinger. Det er derfor afgørende at vælge den rette agenttype, afhængig af den specifikke problemstilling, du arbejder med.

Den iterative natur af RL betyder, at det er normalt at skulle vende tilbage til tidligere faser i læringsprocessen, især når træningen ikke konvergerer til et optimalt resultat. At forstå og håndtere denne cykliske karakter af læring er en central færdighed, når du udvikler RL-baserede applikationer.