Q-Learning là gì? Thông tin cơ bản từ A- Z về Q-Learning

Q-Learning là gì? Thông tin cơ bản từ A- Z về Q-Learning. Thuật toán Deep Q-Learning là gì có thể xem là vấn đề đầu tiên cần biết khi bạn muốn tìm hiểu về sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI). Đây cũng chính là một ứng dụng chính trong nhiều lĩnh vực, bao gồm game, robot tự động, quản lý tài nguyên mạng, và nhiều ứng dụng khác. Hãy cùng khám phá những kiến thức nền tảng ngay sau đây.

Reinforcement Learning (RL) là gì?

Reinforcement Learning – RL (Học tăng cường) là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo mà mô hình máy học Machine Learning được huấn luyện để thực hiện các nhiệm vụ mà không cần có dữ liệu huấn luyện chính xác trước đó. Trong RL, một hệ thống hoặc máy tính được gọi là ‘agent’ tương tác với môi trường và tự động học từ kinh nghiệm để đưa ra các quyết định hay hành động mục tiêu hướng dẫn.

Quy trình RL thường bao gồm các bước như quan sát trạng thái, thực hiện hành động, chuyển trạng thái, nhận thưởng và cập nhật chiến lược dựa trên thông tin thu được. Các thuật toán RL khác nhau bao gồm Q-Learning, Deep Q Networks (DQN), các phương pháp Gradient Policy, và nhiều hơn nữa.

Q-Learning là gì?

Q-Learning là một thuật toán học tăng cường (Reinforcement Learning) thuộc loại học không giám sát, được sử dụng để học một chiến lược tối ưu cho một tác nhân trong một môi trường không biết trước đó.

Thuật toán này sử dụng một bảng số liệu (Q-table) để ‘nhớ’ cách hành động ở mỗi tình huống và cập nhật dựa trên thưởng hay hình phạt nhận được. Nó giúp máy tính tự điều chỉnh cách hành động để đạt được kết quả tốt nhất trong môi trường nó đang hoạt động.

Ví dụ: Nếu bạn đang dạy máy tính chơi một trò chơi, mô hình Q giúp nó học cách lựa chọn hành động tại mỗi tình huống sao cho tổng điểm thưởng là lớn nhất.

Điều khoản quan trọng trong Q-Learning

Hiểu được ý nghĩa và tác động của các tham số như Learning Rate, Discount Factor sẽ giúp bạn tối ưu hóa chúng cho từng bài toán cụ thể khi tiến hành thuật toán Q-Learning.

• Q-Value Số liệu ước lượng cho hành động tại mỗi trạng thái. Q (s,a) là giá trị dự đoán khi thực hiện hành động a tại trạng thái s.
• Learning Rate (alpha) Điều chỉnh mức độ cập nhật giá trị Q sau mỗi bước học. Nếu alpha = 0.1, tác nhân chỉ học 10% từ thông tin mới mỗi bước.
• Discount Factor (gamma) Quyết định tầm quan trọng của thưởng trong tương lai. Nếu gamma = 0.9, tác nhân ưu tiên thưởng tương lai với 90% trọng số.
• Exploration-Exploitation Quyết định giữa khám phá môi trường và khai thác kiến thức đã học. Sử dụng Epsilon Greedy Policy – nếu Epsilon nhỏ, ít khám phá và nhiều khai thác.
• Reward Số liệu môi trường cung cấp sau mỗi hành động. Nếu r = 1, tác nhân nhận thưởng bằng 1 sau khi thực hiện hành động.
• Policy Cách tác nhân chọn hành động trong mỗi trạng thái. Sử dụng Q (s, a) để chọn hành động tối ưu (a) cho trạng thái s.

Phương trình Bellman là gì?

Phương trình Bellman là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực học tăng cường, đặc biệt là khi áp dụng các phương pháp như Q-Learning hay giải thuật chính sách (Policy Iteration, Value Iteration). Cụ thể, có hai biến thể chính:

• Phương trình Bellman cho giá trị (Bellman Expectation Equation), diễn đạt một cách tổng quát giá trị của một trạng thái bằng cách tính kỳ vọng của tổng giá trị tương lai.
• Phương trình Bellman cho hàm giá trị hành động (Bellman Optimality Equation), diễn đạt giá trị của một hành động bằng cách tính kỳ vọng của tổng giá trị tương lai khi thực hiện hành động a tại trạng thái s.

Phương trình Bellman là công cụ quan trọng giúp hiểu rõ quy trình cập nhật giá trị trong quá trình học tăng cường và được sử dụng rộng rãi trong nhiều thuật toán.

Mô hình Deep Q-Learning

Deep Q-Learning là một mô hình học máy sử dụng mạng nơ-ron để ước lượng hàm giá trị hành động (Q-value) trong bài toán học tăng cường. Đây là một phần của lĩnh vực Reinforcement Learning hay Học tăng cường và được sử dụng rộng rãi trong việc huấn luyện các hệ thống tự động đưa ra quyết định trong môi trường động.

• Môi trường Nơi agent thực hiện hành động và nhận phản hồi.
• Hàm giá trị Q Ước lượng giá trị của mỗi hành động trong mỗi trạng thái, thường sử dụng mạng nơ-ron.
• Trải nghiệm Agent lưu trữ cặp (trạng thái, hành động, phần thưởng, trạng thái tiếp theo) từ hành động của nó.
• Bộ nhớ đệm Lưu trữ và lấy mẫu ngẫu nhiên các trạng thái từ quá khứ để ổn định quá trình học.
• Hàm mất mát Sử dụng hàm mất mát như Mean Squared Error để đo lường chênh lệch giữa giá trị Q thực tế và dự đoán.
• Quyết định hành động Chọn hành động dựa trên chiến lược Epsilon-Greedy, thỉnh thoảng thực hiện hành động ngẫu nhiên để khám phá.
• Huấn luyện mô hình Dự đoán giá trị Q, cập nhật trọng số mô hình từ mẫu ngẫu nhiên để giảm thiểu mất mát.
• Lặp lại quá trình Tiếp tục quá trình này cho đến khi mô hình học được chiến lược tối ưu hoặc đạt được tiêu chí dừng.

Ví dụ về Q-Learning với ngôn ngữ Python

Để có một hình dung cụ thể về thuật toán Q-Learning là gì trong thực chiến, cách tốt nhất là thực hiện một ví dụ trực quan. Sau đây là một ví dụ đơn giản để giải quyết một bài toán tối ưu hóa đường đi trong môi trường lưới.

Giả định có một lưới 3×3, và agent cần di chuyển từ góc trên bên trái đến góc dưới bên phải, tránh các ô có giá trị âm và chọn đường đi có giá trị cao nhất. bạn có thể tiến hành các bước sau bằng ngôn ngữ Python trong lập trình:

Khởi tạo môi trường lưới 3×3

Giải thích: Ở đây, chúng ta đang tạo một môi trường lưới có kích thước 3×3 và khởi tạo một ma trận 0 để biểu diễn trạng thái ban đầu của môi trường.

Đặt giá trị phần thưởng và phạt trong môi trường

• Code:

env[1, 1] = 1 # Điểm đích với giá trị phần thưởngenv[0, 1] = -1 # Ô có giá trị âm, tránh vùng này

Giải thích: Đặt giá trị 1 tại ô (1,1) để biểu diễn điểm đích với phần thưởng và giá trị -1 tại ô (0,1) để biểu diễn một vùng cấm.

Khởi tạo ma trận Q-Learning với giá trị ban đầu

• Code:

Q = np.zeros((grid_size, grid_size))

Giải thích: Khởi tạo ma trận Q với giá trị 0. Ma trận Q này sẽ lưu trữ giá trị ước lượng của hàm giá trị Q cho từng trạng thái và hành động.

• Tham số học

Code:

learning_rate = 0.8discount_factor = 0.95num_episodes = 1000

Đặt các tham số học, bao gồm tỷ lệ học (learning_rate), hệ số giảm (discount_factor), và số lượng tập huấn luyện (num_episodes).

• Hàm lựa chọn hành động

Code:

def choose_action(state):possible_actions = np.where(env[state] != -1)[0] # Lấy tất cả các hành động có thểreturn np.random.choice(possible_actions)

Hàm này chọn một hành động ngẫu nhiên từ những hành động có thể thực hiện, tránh các ô cấm.

Huấn luyện mô hình Q-Learning

Code:

for episode in range(num_episodes):current_state = (0, 0) # Bắt đầu từ góc trên bên tráiwhile current_state != (grid_size – 1, grid_size – 1): # Cho đến khi đến đíchaction = choose_action(current_state)next_state = (current_state[0] + action // grid_size, current_state[1] + action % grid_size)# Cập nhật Q-valueQ[current_state] = (1 – learning_rate) * Q[current_state] + learning_rate * (env[next_state] + discount_factor * np.max(Q[next_state]))current_state = next_state

Giải thích: Vòng lặp bên ngoài là vòng lặp qua các tập huấn luyện. Trong mỗi tập, agent bắt đầu từ trạng thái ban đầu và thực hiện các hành động cho đến khi đạt đến đích. Trong quá trình này, Q-value được cập nhật dựa trên phần thưởng và giá trị Q của trạng thái tiếp theo.

In ra ma trận Q-Learning sau khi huấn luyện

• Code:

print(‘Q-value matrix:’)print(Q)

Giải thích: In ra ma trận Q sau khi huấn luyện để xem giá trị Q đã được cập nhật.

Những kiến thức cơ bản về khái niệm thuật toán Deep Q-Learning là gì trên đây có thể giúp bạn có cái nhìn tổng quan nhất về lĩnh vực này. Tuy chỉ dừng lại ở mức tiếp cận, nhưng bạn có thể dựa vào chúng để lập nên một lộ trình của riêng mình.