Med ökad maskininlärning av industrier och forskarsamfund i en mängd olika uppgifter som textbrytning, bildigenkänning och självkörande bilar, är automatisk inställning av hyperparameter i inlärningsalgoritmer en nyckelfaktor för att uppnå goda prestationer oavsett användarkompetens i teknikens och metodernas inre funktion. Särskilt för att stärka inlärningsuppgiften har effektiviteten hos en agent som lär sig en politik i en osäker miljö ett starkt beroende av hur hyperparametrar i algoritmen sätts. I detta arbete, ett autonomt ramverk som använder Bayesian optimering och Gaussian process regression för att optimera hyper-parameters av en förstärkning lärande algoritm föreslås. Ett gridworld-exempel diskuteras för att visa hur hyperparameterkonfigurationer av en inlärningsalgoritm (SARSA) iterativt förbättras baserat på två prestandafunktioner.
Ref. REF använder Bayesian algoritmer för att optimera hyperparametrarna för förstärkning lärande.
Towards autonomous reinforcement learning: Automatic setting of hyper-parameters using Bayesian optimization
{'venue': '2017 XLIII Latin American Computer Conference (CLEI)', 'journal': '2017 XLIII Latin American Computer Conference (CLEI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}