Algorithmes d’apprentissage par renforcement

Les algorithmes d’apprentissage par renforcement sont des méthodes qui permettent aux agents d’apprendre des politiques optimales pour interagir avec un environnement et maximiser la récompense cumulative. Ces algorithmes varient en fonction de la manière dont ils abordent la représentation des politiques, des valeurs ou des actions. Dans cette sous-section, nous explorerons les algorithmes clés utilisés dans l’apprentissage par renforcement.

1. Q-Learning

Le Q-Learning est un algorithme basé sur la valeur qui permet à un agent d’apprendre la qualité des actions dans un état donné sans connaissance préalable de l’environnement. L’algorithme apprend une fonction de valeur Q(s, a), qui donne une estimation de la récompense future que l’agent peut obtenir en effectuant une action a dans un état s.

L’agent met à jour la fonction Q à chaque itération en fonction de la récompense reçue et de la valeur des états futurs. L’objectif est de maximiser cette fonction de valeur pour chaque état-action, ce qui mène à la politique optimale.

2. Deep Q-Network (DQN)

Les Deep Q-Networks (DQN) sont une extension du Q-Learning, qui utilise un réseau de neurones profond pour approximer la fonction de valeur Q(s, a). DQN permet de gérer des environnements avec de grands espaces d’état, comme ceux rencontrés dans des jeux vidéo ou des simulations complexes, où la représentation traditionnelle de Q-table devient impraticable.

Un aspect clé du DQN est l’utilisation de réseaux neuronaux convolutifs pour traiter les observations complexes, ainsi que l’expérience de replay et la mise à jour cible fixe pour améliorer la stabilité de l’apprentissage.

3. SARSA (State-Action-Reward-State-Action)

Le SARSA (State-Action-Reward-State-Action) est un autre algorithme basé sur la valeur qui diffère du Q-learning dans la mise à jour de sa fonction de valeur. Contrairement au Q-learning, qui choisit la meilleure action future, SARSA met à jour la valeur de l’action en prenant en compte l’action réellement choisie dans l’état suivant, suivant une approche on-policy.

SARSA est plus adapté dans des situations où l’agent doit exploiter sa politique actuelle plutôt que d’explorer de manière aléatoire.

4. Policy Gradient Methods

Les méthodes basées sur les gradients de politique apprennent directement une politique sans passer par une fonction de valeur. Au lieu de maximiser une fonction de valeur, ces méthodes optimisent les paramètres de la politique pour maximiser la récompense obtenue. Ces méthodes utilisent des gradients calculés à partir des retours de récompenses pour ajuster les paramètres de la politique, d’où le nom « policy gradient ».

Les algorithmes REINFORCE sont un exemple classique des méthodes de policy gradient, qui cherchent à améliorer les décisions de l’agent en apprenant à maximiser les récompenses futures en fonction des actions prises.

5. Actor-Critic Methods

Les méthodes acteur-critique combinent les approches basées sur la valeur et basées sur la politique. L’acteur apprend la politique optimale, tandis que le critique évalue les actions de l’acteur en estimant une fonction de valeur d’état ou d’état-action. Ces deux modules sont utilisés simultanément pour améliorer la performance de l’agent.

Un exemple populaire d’algorithme acteur-critique est l’A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic), qui exploite plusieurs agents en parallèle pour accélérer l’apprentissage.

6. Proximal Policy Optimization (PPO)

Le Proximal Policy Optimization (PPO) est une méthode moderne de policy gradient qui vise à améliorer la stabilité de l’apprentissage par renforcement. PPO modifie les mises à jour de la politique pour éviter de trop grandes modifications entre les itérations, ce qui peut entraîner une instabilité dans l’apprentissage. Il utilise une fonction de proximité pour garantir que la politique mise à jour reste proche de la politique précédente.

Conclusion

Les algorithmes d’apprentissage par renforcement, qu’ils soient basés sur des valeurs comme le Q-Learning ou SARSA, ou sur des politiques comme les méthodes de gradient de politique et les méthodes acteur-critique, offrent une gamme de stratégies pour entraîner des agents intelligents à prendre des décisions optimales dans des environnements complexes. Ces algorithmes sont essentiels pour aborder des tâches comme la robotique, les jeux vidéo, et la prise de décision dans des environnements dynamiques.