«`html
Эффективные альтернативы трансформерам для частично наблюдаемого онлайн-обучения с подкреплением
В реальных условиях агенты часто сталкиваются с ограниченной видимостью окружающей среды, что усложняет принятие решений. Например, агент, управляющий автомобилем, должен помнить дорожные знаки, чтобы корректировать скорость, но хранение всех наблюдений нецелесообразно из-за ограничений памяти. Вместо этого агенты должны учиться создавать сжатые представления наблюдений.
Практические решения
Ключевым моментом является поэтапное построение состояния в частично наблюдаемом онлайн-обучении с подкреплением. Рекуррентные нейронные сети (RNN), такие как LSTM, эффективно обрабатывают последовательности, хотя их сложно обучать. Трансформеры захватывают долгосрочные зависимости, но требуют больших вычислительных ресурсов.
Исследователи из Университета Альберты и Amii разработали две новые архитектуры трансформеров, адаптированные для частично наблюдаемого онлайн-обучения с подкреплением: GaLiTe и AGaLiTe. Эти модели используют механизм самовнимания с управлением, что позволяет эффективно управлять и обновлять информацию, снижая затраты на вывод и улучшая производительность в задачах с долгосрочными зависимостями.
Преимущества GaLiTe и AGaLiTe
Модель GaLiTe улучшает линейные трансформеры, вводя механизм управления потоком информации, что позволяет избирательно сохранять память. AGaLiTe использует низкоранговое приближение для снижения требований к памяти, что обеспечивает значительную экономию пространства и времени.
Обе модели продемонстрировали высокую эффективность в различных задачах частично наблюдаемого обучения с подкреплением, превосходя традиционные модели, такие как GTrXL и GRU, по эффективности и вычислительной производительности.
Заключение
Трансформеры эффективны для обработки последовательных данных, но сталкиваются с ограничениями в онлайн-обучении с подкреплением из-за высоких вычислительных затрат. Модели GaLiTe и AGaLiTe предлагают эффективные альтернативы, снижая затраты на вывод более чем на 40% и использование памяти более чем на 50%.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), грамотно используйте решения GaLiTe и AGaLiTe.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Определитесь с ключевыми показателями эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
