خرید و دانلود ترجمه فارسی مقاله نمای کلی از مهندسی پاداش و شکل گیری در پیشبرد برنامه های یادگیری تقویت

چکیده

The aim of Reinforcement Learning (RL) in real-world applications is to create systems capable of making autonomous decisions by learning from their environment through trial and error. This paper emphasizes the importance of reward engineering and reward shaping in enhancing the efficiency and effectiveness of reinforcement learning algorithms. Reward engineering involves designing reward functions that accurately reflect the desired outcomes, while reward shaping provides additional feedback to guide the learning process, accelerating convergence to optimal policies. Despite significant advancements in reinforcement learning, several limitations persist. One key challenge is the sparse and delayed nature of rewards in many real-world scenarios, which can hinder learning progress. Additionally, the complexity of accurately modeling real-world environments and the computational demands of reinforcement learning algorithms remain substantial obstacles. On the other hand, recent advancements in deep learning and neural networks have significantly improved the capability of reinforcement learning systems to handle high-dimensional state and action spaces, enabling their application to complex tasks such as robotics, autonomous driving, and game playing. This paper provides a comprehensive review of the current state of reinforcement learning, focusing on the methodologies and techniques used in reward engineering and reward shaping. It critically analyzes the limitations and recent advancements in the field, offering insights into future research directions and potential applications in various domains.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

هدف از یادگیری تقویت (RL) در برنامه های دنیای واقعی ایجاد سیستمهایی است که می توانند با یادگیری از محیط خود از طریق آزمایش و خطا ، تصمیمات خودمختار را بگیرند.در این مقاله بر اهمیت مهندسی پاداش و شکل گیری پاداش در تقویت کارآیی و اثربخشی الگوریتم های یادگیری تقویت شده تأکید شده است.مهندسی پاداش شامل طراحی توابع پاداش است که به طور دقیق نتایج مورد نظر را منعکس می کند ، در حالی که شکل گیری پاداش بازخورد دیگری را برای هدایت فرایند یادگیری فراهم می کند ، تسریع همگرایی به سیاست های بهینه.با وجود پیشرفت های چشمگیر در یادگیری تقویت ، چندین محدودیت همچنان ادامه دارد.یک چالش مهم ، ماهیت پراکنده و تأخیر پاداش در بسیاری از سناریوهای دنیای واقعی است که می تواند مانع پیشرفت یادگیری شود.علاوه بر این ، پیچیدگی مدل سازی دقیق محیط های دنیای واقعی و خواسته های محاسباتی الگوریتم های یادگیری تقویت کننده موانع اساسی است.از طرف دیگر ، پیشرفت های اخیر در شبکه های یادگیری عمیق و عصبی به طور قابل توجهی توانایی سیستم های یادگیری تقویت را برای رسیدگی به فضاهای حالت و اکشن بالا بهبود بخشیده و کاربرد آنها را در کارهای پیچیده مانند روباتیک ، رانندگی خودمختار و بازی انجام می دهد.در این مقاله ، یک بررسی جامع از وضعیت فعلی یادگیری تقویت ، با تمرکز بر روش ها و تکنیک های مورد استفاده در مهندسی پاداش و شکل دهی پاداش ارائه شده است.این امر به طور انتقادی محدودیت ها و پیشرفت های اخیر در این زمینه را تجزیه و تحلیل می کند و بینش هایی را در مورد مسیرهای تحقیق آینده و کاربردهای بالقوه در حوزه های مختلف ارائه می دهد.