தனிப்பயன் கொள்கை நெட்வொர்க்குகளில் பல முகவர் வலுவூட்டல் கற்றலுக்கான மறுவடிவமைப்பு பிழைகளை சரிசெய்தல்

தனிப்பயன் நெட்வொர்க்குகளில் மறுவடிவமைத்தல் பிழைகளைப் புரிந்துகொள்வது

வலுவூட்டல் கற்றலுக்கான தனிப்பயன் கொள்கை வலையமைப்பைச் செயல்படுத்தும்போது, ​​மறுவடிவமைத்தல் பிழைகள் ஒரு பொதுவான தடையாகும், குறிப்பாக பல முகவர் சூழல்களில். மாதிரி பயிற்சியின் போது சரியாக சீரமைக்கத் தவறிய கண்காணிப்பு மற்றும் செயல் இடைவெளிகளை வரையறுக்கும்போது இந்த பிழைகள் அடிக்கடி எழுகின்றன.

இந்தச் சூழ்நிலையில், பரிமாணப் பொருத்தமின்மைகளைத் தவிர்க்க, முகவரின் கண்காணிப்பு மற்றும் செயல் இடங்கள் கவனமாகக் கையாளப்பட வேண்டிய தனிப்பயன் ஃப்ளோக்கிங் சூழலில் எதிர்கொள்ளும் மறுவடிவமைப்பு சிக்கலை நாங்கள் ஆராய்வோம். இந்தச் சிக்கல் பயிற்சியை நிறுத்தி, மாதிரிகள் முன்னேறுவதைத் தடுக்கலாம்.

நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடுக்குகள் வழியாக தரவு அனுப்பப்படும் போது, ​​குறிப்பாக செயல் இட பரிமாணங்கள் தவறாக மறுவடிவமைக்கப்படும் போது சிக்கல் பொதுவாக வெளிப்படுகிறது. கண்காணிப்பு இட பரிமாணங்கள் மற்றும் தனிப்பயன் கொள்கை நெட்வொர்க்கின் அடுக்குகளுக்கு இடையேயான தொடர்புக்கு இது மீண்டும் அறியப்படுகிறது.

பிழைச் செய்திகளை கவனமாகப் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை மதிப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், அத்தகைய பிழைகளுக்கான மூல காரணத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், கொள்கை நெட்வொர்க்கின் வடிவமைப்பைச் சரிசெய்வதற்கான தீர்வுகளை வழங்குவதற்கும் இந்த வழிகாட்டி உதவும். வரிசைகளின் சரியான மறுவடிவமைப்பு மென்மையான பயிற்சியை உறுதி செய்கிறது மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல் பணிகளின் போது முக்கியமான தோல்விகளைத் தடுக்கிறது.

பல முகவர் சூழல்களுக்கான தனிப்பயன் கொள்கை நெட்வொர்க்குகளை ஆராய்தல்

வழங்கப்பட்ட பைதான் ஸ்கிரிப்டுகள் தனிப்பயன் கொள்கை நெட்வொர்க்குகளில், குறிப்பாக வலுவூட்டல் கற்றலைப் பயன்படுத்தி பல முகவர் சூழல்களில் மறுவடிவமைப்பு பிழைகளை நிவர்த்தி செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. முதல் ஸ்கிரிப்ட் a இன் கட்டமைப்பை வரையறுக்கிறது விருப்ப பல முகவர் கொள்கை, இது நடிகர்-விமர்சன முறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. முகவரின் செயலை அதன் அவதானிப்பின் அடிப்படையில் தீர்மானிக்கும் பொறுப்பு நடிகருக்கு உண்டு, அதே சமயம் விமர்சகர் செயலின் மதிப்பை மதிப்பிடுகிறார். இந்த நெட்வொர்க்கின் முக்கியமான அம்சம், கண்காணிப்பு மற்றும் செயல் இடைவெளிகளை எவ்வாறு கையாளுகிறது, அவை நெட்வொர்க்கின் அடுக்குகளுடன் சீரமைக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. பயன்பாடு பைடார்ச் தான் தொடர் அடுக்குகள் மாதிரி கட்டமைப்பை நெறிப்படுத்துகிறது மற்றும் பல மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மூலம் தரவை திறமையாக அனுப்ப உதவுகிறது.

ஸ்கிரிப்ட்டின் இரண்டாம் பகுதி ஜிம்மைப் பயன்படுத்தி செயல் மற்றும் கண்காணிப்பு இட வரையறைகளில் கவனம் செலுத்துகிறது இடைவெளிகள்.பெட்டி(). வலுவூட்டல் கற்றல் சூழல்களில் இது முக்கியமானது, அங்கு முகவர்கள் முன் வரையறுக்கப்பட்ட எல்லைகளுக்குள் தொடர்பு கொள்ள வேண்டும். இங்குள்ள செயல் இடம் தொடர்ச்சியாக உள்ளது, ஒவ்வொரு முகவரும் x மற்றும் y அச்சுகளில் இயக்கம் போன்ற இரண்டு மதிப்புகளைப் பெறுகின்றனர். கண்காணிப்பு இடம் இதேபோல் வரையறுக்கப்பட்டுள்ளது, ஆனால் வேகம் போன்ற கூடுதல் அளவுருக்கள் அடங்கும். இந்த இடைவெளிகள் முகவரின் தேவைகளுடன் பொருந்துவதை உறுதிசெய்வது, மறுவடிவமைப்பு பிழைகளைத் தவிர்ப்பதற்கு முக்கியமானது, குறிப்பாக பல பரிமாண வரிசைகள் மற்றும் பெரிய முகவர் குழுக்களைக் கையாளும் போது.

ஸ்கிரிப்ட், வலுவூட்டல் கற்றல் அமைப்புகளில் பொதுவான, மறுவடிவமைத்தல் சிக்கல்களைத் தீர்க்க பிழை கையாளுதலையும் ஒருங்கிணைக்கிறது. பயன்படுத்தி வரி action.reshape() செயல் வரிசைகள் பிணையத்தால் எதிர்பார்க்கப்படும் பரிமாணங்களுடன் பொருந்துவதை உறுதி செய்கிறது. இயக்க நேரத்தில் பரிமாண பொருத்தமின்மை பிழைகளைத் தவிர்க்க இது ஒரு முக்கிய செயல்பாடு ஆகும். தரவு எதிர்பார்த்த வடிவத்திற்கு இணங்கவில்லை என்றால், ஸ்கிரிப்ட் பிழையைப் பிடித்து பிழைத்திருத்தத்திற்காக பதிவு செய்கிறது. இந்த பிழை கையாளும் பொறிமுறையானது தொடர்ச்சியான பயிற்சி செயல்முறைகளுக்கு முக்கியமானது, அங்கு கையாளப்படாத பிழைகள் முழு நெட்வொர்க்கின் பயிற்சியையும் நிறுத்தலாம்.

தீர்வு மூன்றாவது பகுதி பயன்பாட்டை அறிமுகப்படுத்துகிறது பைடார்ச் டென்சர்கள் மற்றும் செயல் தேர்வுக்கான விநியோக மாதிரி. அவதானிப்புகளை டென்சர்களாக மாற்றுவதன் மூலம், மாடல் CPU மற்றும் GPU இரண்டிலும் செயல்படுத்துவதற்கு உகந்ததாக இருக்கும். வகைப்படுத்தப்பட்ட விநியோகத்தைப் பயன்படுத்துவது, நடிகர் நெட்வொர்க்கால் உருவாக்கப்பட்ட லாஜிட்களின் அடிப்படையில் செயல்களைச் செய்ய நெட்வொர்க்கை அனுமதிக்கிறது. ஏஜென்ட்டின் செயல்கள் நிகழ்தகவு முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்படுவதை இது உறுதி செய்கிறது, இது ப்ராக்ஸிமல் பாலிசி ஆப்டிமைசேஷன் (பிபிஓ) போன்ற வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகளில் முக்கியமானது. அடுக்குகள், இடைவெளிகள் மற்றும் டென்சர் கையாளுதல் ஆகியவற்றின் கலவையானது மாறும், பல முகவர் சூழலில் பயனுள்ள கற்றலை செயல்படுத்துகிறது.

import torch as th
import numpy as np
from gym import spaces
from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy

# Custom Policy Network for Reinforcement Learning
class CustomMultiAgentPolicy(ActorCriticPolicy):
    def __init__(self, observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs):
        super(CustomMultiAgentPolicy, self).__init__(observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs)
        self.obs_size = observation_space.shape[0]
        self.hidden_size = 128
        self.actor = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, action_space.shape[0])
        )
        self.critic = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, 1)
        )

    def forward(self, obs, kwargs):
        action_logits = self.actor(obs)
        action_distribution = th.distributions.Categorical(logits=action_logits)
        actions = action_distribution.sample()
        log_probs = action_distribution.log_prob(actions)
        values = self.critic(obs)
        return actions, values, log_probs

import numpy as np
import torch as th

# Observation and Action space setup
min_action = np.array([-5, -5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_action = np.array([5, 5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.action_space = spaces.Box(low=min_action, high=max_action, dtype=np.float32)

min_obs = np.array([-np.inf, -np.inf, -2.5, -2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_obs = np.array([np.inf, np.inf, 2.5, 2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.observation_space = spaces.Box(low=min_obs, high=max_obs, dtype=np.float32)

# Reshaping check to avoid errors
try:
    action = action.reshape((self.n_envs, self.action_dim))
except ValueError as e:
    print(f"Reshape error: {e}. Check input dimensions.")

தனிப்பயன் கொள்கை நெட்வொர்க்குகளுடன் வலுவூட்டல் கற்றலை மேம்படுத்துதல்

தனிப்பயன் சூழல்களில் வலுவூட்டல் கற்றலின் ஒரு முக்கிய அம்சம் கண்காணிப்பு மற்றும் செயல் இடங்களின் சரியான வடிவமைப்பு ஆகும். முகவர்கள் தங்கள் சூழலுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கிறார்கள் என்பதை இந்த இடைவெளிகள் ஆணையிடுகின்றன. ஃப்ளோக்கிங் ஏஜெண்டுகள் போன்ற தொடர்ச்சியான செயல் இடைவெளிகளைக் கொண்ட முகவர்கள் கண்காணிப்பு இடம் மற்றும் நெட்வொர்க் லேயர்களுக்கு இடையே கவனமாக சீரமைப்பு தேவைப்படும்போது ஒரு பொதுவான சிக்கல் எழுகிறது. இங்கே, தி செயல் இடம் ஜிம்மைப் பயன்படுத்தி சரியாக வரையறுக்கப்பட வேண்டும் இடைவெளிகள்.பெட்டி(), ஏஜெண்டுகளின் நடவடிக்கைகள் குறிப்பிட்ட வரம்பிற்குள் வருவதை உறுதிசெய்தல், இது கொள்கை நெட்வொர்க்கின் கற்றல் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது.

இந்த நெட்வொர்க்குகளை பல முகவர் சூழலுக்கு அளவிடும் போது, ​​பல பரிமாண தரவுகளை கையாள்வது ஒரு பெரிய சவாலாகிறது. இதுபோன்ற சந்தர்ப்பங்களில், நெட்வொர்க் அடுக்குகள் பல பரிமாண உள்ளீடுகளை திறமையாக செயலாக்கும் திறன் கொண்டதாக இருக்க வேண்டும். PyTorch போன்ற கருவிகள் nn.ModuleList() சுற்றுச்சூழலின் சிக்கலானது அதிகரிக்கும் போது நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை அளவிடுவதை எளிதாக்கும் வகையில், பல அடுக்குகளை மட்டு முறையில் அடுக்கி வைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. மாடுலர் கட்டமைப்புகள் குறியீடு மறுபயன்பாட்டை மேம்படுத்துவதோடு, பயிற்சியின் போது மறுவடிவமைத்தல் போன்ற பிழைகள் ஏற்படும் போது பிழைத்திருத்தத்தை எளிதாக்குகின்றன.

மேலும், பிழை கையாளுதலின் முக்கியத்துவத்தை மிகைப்படுத்த முடியாது. போன்ற கட்டமைக்கப்பட்ட முறைகளின் பயன்பாடு முயற்சி-தவிர மறுவடிவப் பிழைகளைப் பிடிப்பதற்கான தொகுதிகள், திடீர் தோல்விகள் இல்லாமல் பயிற்சி தொடரும் என்பதை உறுதி செய்கிறது. முகவர்கள் அடிக்கடி ஒருவருக்கொருவர் தொடர்பு கொள்ளும் மாறும் சூழல்களில் சோதனை செய்யும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்தப் பிழைகளை முன்கூட்டியே கண்டறிவதன் மூலம், சிக்கலின் மூலத்தைக் கண்டறிந்து, மாடலின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்த திருத்தங்களைச் செயல்படுத்தலாம். தனிப்பயன் கொள்கை நெட்வொர்க்கின் சீரான மற்றும் பிழையின்றி செயல்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதற்கான மற்றொரு வழியாக சாதன நிலை மற்றும் அடுக்கு வெளியீடுகளை வழக்கமாக பதிவு செய்வது.