انجام پروژه یادگیری تقویتی

ژوئن 5, 2022 , admin    , پیغام بگذارید   

azsoft.ir
09367292276

گروه هوش مصنوعی azsoftir آماده انجام پروژه هایه یادگیری تقویتی شما در زمان مناسب وکیفیت مطلوب می باشد ، برای ثبت سفارش خود می توانید ، از طریق شماره تماس 09367292276،ایمیل آدرس azsoftir@gmail.com  ،از طریق فرم ثبت کنید .
سرویس هایی که در زمینه یادگیری تقویتی قابل انجام هست ؟
انجام پروژه های یادگیری تقویتی در پایتون python
انجام پروژه های یادگیری تقویتی د آر R
انجام پروژه های یادگیری تقویتی متلب matlab
پروژه های یادگیری تقویتی

معنی یادگیری تقویتی چیست  ؟

یادگیری تقویتی زیر مجموعه یادگیری ماشین می باشد .در یادگیری ماشین دو نوع یادگیری وجود دارد ، یکی با ناظر نامیده می شود ، یعنی عملیات بر رویه مجموعه داده ای با برچسب دار  با الگوریتم هایه هوشمند انجام می شود ، در نوع بدون ناظر دقیقا قضیه بر عکس است ،یعنی داده ها بر چسب ندارند ،والگوزیتم ها خود داده ها رو بر اساس معیاری که تنظیم می شود ، جدا می کنند .در بررسی سه روش فوق ، یادگیری تقویتی با دو روش فوق تفاوت دارد .

یادگیری تقویتی مبتی بر آزمون خطا یاد می گیرد ،با انجام برخی از خطا واشتباه در محیط ماکسزیموم را می گیرد .یادگیری تقویتی در محفف انگلیسی

(Reinforcement learning )   می باشد که بصورت خلاصه RL خوانده می شود .

انواع مختلف الگوریتم های یادگیری عمیق
الگوریتم SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

این الگوریتم ،بر مبنایه انجام عملی بر اساس کارکرد مشخصی انجام می دهد ،یادگیری هم مبنای خاصی انجام می شود ،تفاوت الگوریتم SARsa با الگوریتم  Q- لرنینگ برایه حساب کردنه جایزه بعدی ، نیازمند داشتن همه حالت هایه یادگیری هست .

الگوریتم
الگوریتم Deep Q Neural Network

همان طور که از نامش پیداست کیو لرنینگ شبکه عصبی عمیق استفاده می کند .

زمانی از این الگوریتم استفاده میشود که تعداد حالت ها خیلی بیشتر شود ،در چنین حالتی تعداد حالت ها بیشتر می شود.

دلایل اسمه تقویتی برای الگوریتم های فوق چیست ؟

در یادگیری تقویتی عامل در محیط یادگیری قرار می گیرد ، با آزمون وخطا آموزش می بیند تا سر انجام به یک هدف برسد ، می توان نهایتا آن کمی شبیه یادگیری با نظارت ذکر کرد .

زمانی که هدف هایه اصلی پروژه وجوایز مشخص شد ، الگوریتم ها بصورت آزادانه عمل می کنند، بخاطر همین یادگیری تقویتی در دسته یادگیری با نظارت جای می گیرد .کلیت یادگیری تقویتی در زمینه یادگیری ماشین در دسته جداگانه قرار می گیرد .
کاربرد هایه الگوریتم هایه یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی کاربرد گسترده ای در حوزه گیمینگ ورباتیک دارد .

انجام پروژه یادگیری تقویتی
خیلی خب، برای انجام پروژه یادگیری تقویتی، شما نیاز به مراحل زیر دارید:

تعریف مسئله: ابتدا باید مسئله‌ای را که قصد حل آن را دارید، تعریف کنید. برای مثال، ممکن است بخواهید یک عامل هوشمند را در یک محیط تعبیه کنید تا بهینه‌سازی یک وظیفه خاص را انجام دهد.

محیط: باید محیطی را که عامل در آن عمل می‌کند، تعریف کنید. تعریف محیط بازی مستقیم، یک شبیه‌سازی و یا هر محیط دیگری می‌تواند باشد.

وضعیت: باید وضعیت‌های مختلف محیط را تعریف کرده و مشخص کنید که هر وضعیت چه اطلاعاتی را شامل می‌شود.

عملگرها: برای هر وضعیت، باید عملگرهای ممکن که عامل می‌تواند انجام دهد را تعریف کنید. هر عملگر باید منجر به تغییر وضعیت در محیط شود.

پاداش‌ها: برای هر عمل یا ترتیب عمل‌هایی که عامل انجام می‌دهد، باید یک پاداش تعریف کنید. این پاداش باید نشان دهنده عملکرد عامل در حل مسئله باشد.

تابع پاداش: باید یک تابع پاداش تعریف کنید که عامل براساس آن، تصمیم‌گیری‌های خود را برای بهبود عملکرد بگیرد.

الگوریتم یادگیری: براساس مسئله‌ای که دارید، باید یک الگوریتم یادگیری تقویتی را انتخاب کنید و آن را پیاده سازی کنید. مثال‌هایی از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عبارتند از Q-Learning، SARSA و DQN.

آموزش و ارزیابی: با استفاده از الگوریتم یادگیری انتخاب شده، عامل را در محیط آموزش دهید. سپس عملکرد آن را در محیط‌های تست ارزیابی کنید.

این مراحل عمومی برای انجام یک پروژه یادگیری تقویتی هستند. اما برای هر پروژه خاص، نیاز به تنظیمات و متغیرهای خاص خواهید داشت.

لیست الگوریتم های یادگیری تقویتی

در زمینه یادگیری تقویتی، بسیاری از الگوریتم‌های مختلف وجود دارند. در زیر لیستی از الگوریتم‌های رایج در یادگیری تقویتی را برای شما می‌آورم:

Q-Learning: این الگوریتم مبتنی بر جدول Q است که به عامل اجازه می‌دهد با استفاده از تجربیات خود، تابع Q را بهبود دهد.

SARSA: این الگوریتم نیز مانند Q-Learning بر اساس جدول Q است، با این تفاوت که به جای اینکه یکی از بهترین عمل‌ها را برای عمل بعدی انتخاب کند، به صورت تصادفی عمل بعدی را انتخاب می‌کند.

DQN (Deep Q-Networks): الگوریتم DQN از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) برای تقریب زدن تابع Q استفاده می‌کند. این الگوریتم با ترکیب الگوریتم Q-Learning و شبکه‌های عصبی، توانست عملکرد قابل توجهی در بازی‌ها و محیط‌های پیچیده داشته باشد.

REINFORCE: این الگوریتم یکی از الگوریتم‌های پایه در یادگیری تقویتی است که بر اساس روش تمیز، یادگیری گذار مدل توانایی‌ها را از طریق بهینه‌سازی مستقیم تابع بیشینه کردن جملات از نمونه‌ها به ارمغان می‌آورد.

PPO (Proximal Policy Optimization): این الگوریتم یک الگوریتم بازی‌های جدید است که بر اساس روش کاربردی است که مزایایی از پایه‌های سابق را به ارمغان می‌آورد. این الگوریتم در یادگیری تقویتی همچنین بسیار موثر است.

A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic): این الگوریتم بر اساس روش خود پرورشی است که با استفاده از مدلی با دو جریان، یکی برای درج امتیاز و دیگری برای یادگیری خود پروری استفاده می‌کند.

DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient): این الگوریتم یک ترکیب از الگوریتم‌های Q-Learning و Actor-Critic است که برای حل مسائل مشترک عامل-محیط با متغیرهای عمل کنتینوئوم کاربرد دارد.

TRPO (Trust Region Policy Optimization): این الگوریتم برای بهبود سیاست‌های استاندارد در معابر گذشته از طریق نزدیک شدن به عملکرد گذشته و تثبیت سیاست را بدون استفاده از هرگونه قابلیت بهبود سیاست قبلی بهبود می‌بخشد.

این فقط چند نمونه از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هستند و همچنین بسیاری از الگوریتم‌های دیگری نیز وجود دارد. انتخاب مناسب‌ترین الگوریتم برای پروژه‌ی خود بستگی به محیط و مسئله‌ای دارد که می‌خواهید حل کنید.

تاریخچه یادگیری تقویتی

تاریخچه یادگیری تقویتی به سال‌ها قبل برمی‌گردد و در طول زمان، تکامل‌های بسیاری را تجربه کرده است. در زیر به خلاصه‌ای از تاریخچه یادگیری تقویتی می‌پردازم:

دهه 1950: یادگیری تقویتی ریشه‌های خود را در رشته رفتار شناسی و روانشناسی را فراهم می‌کند. نظریه دستورانت اثر انتظار (Expectancy Theory) توسط Edward Tolman و نظریه پادازانگاری (Reinforcement Theory) توسط B.F. Skinner از جمله مفاهیم اولیه در این زمینه است.

دهه 1970: ابتدای دهه 1970، Richard Sutton به شکل خاص تئوری یادگیری تقویتی را توسعه داد. وی الگوریتم Q-learning را معرفی کرد که به عامل یاد می‌دهد بهترین اقدام برای هر وضعیت را انتخاب کند.

دهه 1980: در این دهه، مفهوم سیاست و تابع ارزش و انتظار کوتاه‌مدت معرفی شد. ایده‌هایی مانند سیاست غلبه بر حالت (Policy Domination) و سیاستی که اقدامات با انتظار بیشینه را تعیین می‌کند (Optimism in the Face of Uncertainty) به این دهه تعلق دارند.

دهه 1990: در این دهه، بررسی و استفاده از تابع ارزش در محیط‌های پویا و غیرقطعی مورد توجه قرار گرفت. همچنین الگوریتم‌های Actor-Critic نیز در این دهه معرفی شدند.

دهه 2000: در این دهه، الگوریتم‌های تقویتی مبتنی بر تقریب تابعی (Function Approximation)، مانند الگوریتم‌های Q-Learning مبتنی بر شبکه‌های عصبی، مطرح شدند. تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی عمل (Action Clustering) و تخمین تابع ارزش (Value Function Approximation) نیز در این دهه توسعه یافت.

دهه 2010: در این دوره، الگوریتم‌هایی مانند A3C و DQN با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) جهت بهبود عملکرد یادگیری تقویتی پیشرفت زیادی کردند. همچنین روش‌های تقریب تابع سازی (Function Approximation) نیز بسیار پر استفاده شدند.e learning- deep learning - reinforcement learning- regularization- classification intro- logistic regression- SVM-kernel- neural net- baysian c

یک سال پیش منتشر شده
در این پروژه با کمک یادگیری تقویتی، مساله مسیریابی ۲ عامل (ربات) شبیه سازی شده است. می توانید فایل pdf مقاله را از لینک زیر دریافت کنید.



استفاده از این پروژه برای دانشجویان درس یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، موضوع پایان نامه کارشناسی و پروژه های دانشجویی توصیه می شود. تمام کدهای لازم برای شبیه سازی این مقاله در ادامه آورده شده است.

azsoft.ir
09367292276

 

ویژگی های این پروژه:

    شبیه سازی با نرم افزار متلب (MATLAB)
    نمایش سه بعدی (۳D) محیط تعریف شده و موانع موجود در محیط
    نمایش مسیر حرکت عامل ها (ربات ها)
    امکان اضافه و حذف کردن موانع
    امکان تغییر ابعاد محیط به ابعاد دلخواه
    امکان استفاده از جدول Q از پیش یادگیری شده
    دارای دو مدل از پیش یادگیری شده (جدول ارزش Q) بعد از گذشت ۱میلیون اپیزود و ۶۵۰هزار اپیزود

چکیده مقاله : دو عدد ربات (عامل) در یک محیط با ابعاد ۷*۸ قرار گرفته اند. ربات ها باید یادبگیرند با انجام آزمایشات هدفمند و با بهره گیری از یک سیاست بهینه، بعد از انجام چندین آزمایش، به محل target در صفحه حرکت کرده و آن را بردارند و سپس خود را به محل Goal برسانند و همچنین در طول مسیر از برخورد با موانع دوری کنند. تمام شبیه سازی ها در محیط نرم افزار MATLAB انجام گرفته است.

محیط تعریف شده به شکل زیر است:

محیط تعریف شده در مساله

 

شبیه سازی سه بعدی (۳D) محیط و قرارگیری موانع در محیط متلب (MATLAB) :

شبیه سازی محیط و موانع در متلب

 

نتایج و خروجی شبیه سازی – میزان پاداش دریافتی ربات ها:

نتایج شبیه سازی_پاداش دریافتی

 

نتایج و خروجی شبیه سازی – مسیرهای بهینه ربات ها بعد از گذشت ۶۵۰ هزار اپیزود:

نتایج شبیه سازی_مسیرهای بهینه ربات ها

امیدوارم از دانلود این پروژه لذت ببرید.

 

الگوریتم ­های یادگیری ماشین؟

یادگیری ماشین ML الگوریتم‌­های بسیار زیادی دارد اما می­‌توان آن­‌ها را در سه دسته اصلی زیر طبقه‌بندی کرد.

    یادگیری با نظارت (Supervised ML): یادگیری با استفاده از نمونه داده ها و برچسب آنها
    یادگیری بی نظارت (Unsupervised ML): یادگیری با استفاده از شباهت بین نمونه داده ها
    یادگیری تقویتی (Reinforcement ML): یادگیری براساس آزمون و خطا و در تعامل با محیط

یادگیری تقویتی چیست؟

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) نوعی روش یادگیری در حوزه‌ی یادگیری ماشین (Machine Learning) است. در یادگیری ماشین دو نوع یادگیری با ناظر (Supervised Learning) و بدون ناظر (Unsupervised Learning) هم داریم. در مقایسه این سه روش، یادگیری تقویتی کمی با دو روش دیگر متفاوت است. تفاوت اصلی میان یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با روش های دیگر یادگیری ماشین، در این است که در یادگیری تقویتی، هیچ گاه به عامل (Agent) گفته نمی‌شود که کار درست در هر وضعیت کدام است و فقط به وسیله‌ی معیاری، به عامل فهمانده می شود که یک عمل (Action) به چه میزان خوب و یا به چه میزان بد می باشد. این وظیفه‌ عامل یادگیرنده (Learner) می باشد که با در دست داشتن این اطلاعات، یاد بگیرد که بهترین عمل در هر وضعیت کدام است. این موضوع، بخشی از نقاط قوت خاص یادگیری تقویتی است. در یادگیری تقویتی یک هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) با موقعیتی شبیه به یک بازی روبه‌رو می‌شود. کامپیوتر برای یافتن راه‌حلی برای مسئله از روش آزمون‌وخطا استفاده می‌کند. برای اینکه ماشین بتواند آنچه برنامه‌نویس می‌خواهد انجام دهد، پاداش یا مجازاتی را برای اعمال خود دریافت می‌کند. هدف ماشین به‌ حداکثر رساندن پاداش‌های دریافتی است. اگرچه برنامه‌نویس سیاست‌هایی را برای دریافت پاداش (منظور همان قوانین بازی است) تعیین می‌کند، هیچ پیشنهادی به مدل برای نحوه‌ی حل بازی نمی‌دهد. ماشین یا همان هوش مصنوعی باید تشخیص دهد چطور از نتایجی که در هر اقدام به دست می‌آورد برای رسیدن به هدف نهایی استفاده کند. از این طریق، مسائل پیچیده‌ی تصمیم‌گیری در اغلب اوقات می‌توانند با فراهم کردن کمترین میزان اطلاعات مورد نیاز برای حل مسأله، حل شوند. در بسیاری از حیوانات، یادگیری تقویتی، تنها شیوه‌ی یادگیری مورد استفاده است. همچنین یادگیری تقویتی، بخشی اساسی از رفتار انسان‌ها را تشکیل می‌دهد. هنگامی که دست ما در مواجهه با حرارت می‌سوزد، ما به سرعت یاد می‌گیریم که این کار را بار دیگر تکرار نکنیم. لذت و درد مثالهای خوبی از پاداش‌ها هستند که الگوهای رفتاری ما و بسیاری از حیوانات را تشکیل می‌دهند. در یادگیری تقویتی، هدف اصلی از یادگیری، انجام دادن کاری و یا رسیدن به هدفی است، بدون آنکه عامل یادگیرنده، با اطلاعات مستقیم بیرونی تغذیه شود.Q-learning و SARSA  دو الگوریتم محبوب و مستقل از مدل برای یادگیری تقویتی هستند. تمایز این الگوریتم‌ها با یکدیگر در استراتژی‌های جست‌و‌جوی آن‌ها محسوب می‌شود. در حالیکه استراتژی‌های استخراج آن‌ها مشابه است. در حالیکه Q-learning یک روش مستقل از سیاست است که در آن عامل ارزش‌ها را براساس عمل a* که از سیاست دیگری مشتق شده می‌آموزد.SARSA یک روش مبتنی بر سیاست محسوب می‌شود که در آن ارزش‌ها را براساس عمل کنونی a که از سیاست کنونی آن مشتق شده می‌آموزد. پیاده‌سازی این دو روش آسان است اما فاقد تعمیم‌پذیری هستند زیرا دارای توانایی تخمین ارزش‌ها برای حالت‌های مشاهده نشده نیستند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مانند Deep Q-Networks که از شبکه‌های عصبی برای تخمین Q-value‌ها استفاده می‌کنند می‌توان بر این چالش‌ها غلبه کرد.
اجزای یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

    عامل (Agent): الگوریتم یا مدلی است که قرار است اقدامات را انجام دهد و با گذشت زمان از آن‌ها یاد بگیرد.
    محیط (Environment): محیطی است که عامل با آن ارتباط برقرار می‌کند و اقدامات را در آن انجام می‌دهد.
    اقدام (Action): همان کاری است که عامل انجام می‌دهد. اقدامات اساساً فعل‌وانفعالات عامل در یک محیط هستند.
    پاداش (Reward): نتیجه یک اقدام است. هر عملی پاداشی دارد. پاداش می‌تواند مثبت یا منفی (پنالتی) باشد.
    وضعیت (State): وضعیت فعلی عامل در محیط است. اعمالی که عامل انجام می‌دهد می‌تواند وضعیت آن را تغییر دهد.
    سیاست (Policy): استراتژی یا رفتاری است که اقداماتی را دربرمی‌گیرد که عامل برای دست‌یابی به نتیجه‌ی موردنیاز باید انجام دهد.
    تابع ارزش (Value Function): این تابع اساساً عامل را از حداکثر پاداشی که برای هر یک از وضعیت‌ها در آینده دریافت می‌کند، مطلع می‌کند. تابع ارزش می‌تواند عامل را در انتخاب عملکرد بهینه راهنمایی کند.

هدف از این دوره آموزشی؟

در این دوره آموزشی تئوری و عملی یادگیری تقویتی با زبان پایتون آموزش داده می شود و نحوه عملکرد یادگیری ماشین را می آموزید. مهم‌ترین الگوریتم­‌ها و موارد کاربرد هر کدام را یاد خواهید گرفت و با نمونه­‌های استفاده شده از یادگیری تقویتی در دنیای واقعی آگاه می شوید.در دوره آموزش یادگیری تقویتی بیگ لرن سعی داریم تا با ارائه مسیری مشخص در دنیای آموزش یادگیری تقویتی قدم گذاشته و با حل تمرین و مثال هایی در زبان برنامه نویسی پایتون (یادگیری تقویتی در پایتون) به کاربردی تر شدن این دوره کمک کنیم. در این دوره مباحث مهم و بنیادی در یادگیری تقویتی در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا شما بتوانید مسائل مدل سازی را با یادگیری تقویتی حل کنید. در این دوره ابتدا مرور کامل روی پایتون انجام می شود. سپس تئوری یادگیری تقویتی در قالب مثال هایی بحث و بررسی می شود. در نهایت، پیاده سازی یادگیری تقویتی روی محیط های آماده و  محیط های Custom بررسی و پیاده سازی می شود. جزئیات این دوره آموزشی در زیر لیست شده است. بدون شک یکی از بهترین دوره های یادگیری تقویتی  با پایتون است که با زبان فارسی و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.
بخش صفر: مرور کامل روی پایتون
نصب پایتون روی ویندور و لینوکس
خصوصی
کار با عملگرها و متغیرها در پایتون
خصوصی
کار با توابع و کلاس ها در پایتون
خصوصی
کار با ماژول ها و کتابخانه ها در پایتون
خصوصی
کار با انواع ساختمان دادها در پایتون
خصوصی
کار با زمان و تاریخ در پایتون
خصوصی
مدیریت استثنائات در پایتون
خصوصی
شی گرایی و ارث بری در پایتون
خصوصی
کار با دیتابیس MySQL در پایتون
خصوصی
برنامه نویسی چندنخی در پایتون
خصوصی
دریافت اطلاعات از کاربر با ماژول در پایتون
خصوصی
بخش پیشنیاز: مرور کامل روی یادگیری ماشین
معرفی یادگیری ماشین
خصوصی
چالش ها و الگوریتم های یادگیری ماشین
خصوصی
پیش پردازش داده ها با یادگیری ماشین
خصوصی
پیاده سازی عملی یادگیری ماشین
خصوصی
بخش اول: معرفی کامل یادگیری تقویتی و پیاده سازی با pybrain
معرفی الگوریتم های یادگیری ماشین
خصوصی
چرا یادگیری ماشین تقویتی
خصوصی
معرفی الگوریتم های تقویتی
خصوصی
مولفه های الگوریتم های تقویتی
خصوصی
خصوصیات الگوریتم های تقویتی
خصوصی
مقایسه یادگیری تقویتی با یادگیری با ناظر
خصوصی
مراحل الگوریتم یادگیری تقویتی
خصوصی
اهداف یادگیری تقویتی
خصوصی
چالش های یادگیری تقویتی
خصوصی
الگوریتم یادگیری تقویتی محیط و عامل
خصوصی
روش های یادگیری تقویتی
خصوصی
مشهورترین روش های یادکیری تقویتی
خصوصی
تعریف پاداش در یادگیری تقویتی
خصوصی
معرفی Q-learning یادگیری تقویتی
خصوصی
تابع ارزش در روش مونت کارلو و روش TD
خصوصی
معرفی و نصب کتابخانه pybrain برای یادگیری تقویتی
خصوصی
پیاده سازی مثال عملی یادگیری تقویتی در pybrain
خصوصی
بخش دوم: الگوریتم های یادگیری تقویتی
هدف یادگیری تقویتی و اختلاف با یادگیری نظارتی
خصوصی
مدل تعامل عامل و محیط
خصوصی
روش های یادگیری تقویتی
خصوصی
مکانیزم احتمالاتی یادگیری تقویتی در حالت کلی
خصوصی
معرفی کامل روش های (