Ich interessiere mich für (Deep) Reinforcement Learning (RL) . Sollte ich vor dem Eintauchen in dieses Gebiet einen Kurs in Spieltheorie (GT) belegen ?
Wie hängen GT und RL zusammen?
Ich interessiere mich für (Deep) Reinforcement Learning (RL) . Sollte ich vor dem Eintauchen in dieses Gebiet einen Kurs in Spieltheorie (GT) belegen ?
Wie hängen GT und RL zusammen?
Antworten:
Beim Reinforcement Learning (RL) ist es üblich, sich einen zugrunde liegenden Markov-Entscheidungsprozess (MDP) vorzustellen. Dann ist das Ziel von RL, eine gute Richtlinie für das MDP zu lernen, die oft nur teilweise spezifiziert ist. MDPs können unterschiedliche Ziele verfolgen, z. B. Gesamt-, Durchschnitts- oder Rabattprämie, wobei Rabattprämie die häufigste Annahme für RL ist. Es gibt gut untersuchte Erweiterungen von MDPs für Einstellungen für zwei Spieler (dh Spiele). siehe zB
Filar, Jerzy und Koos Vrieze. Wettbewerbsfähige Markov-Entscheidungsprozesse . Springer Science & Business Media, 2012.
Es gibt eine zugrunde liegende Theorie, die von MDPs und deren Erweiterung auf Zwei-Spieler-Spiele (Nullsummenspiele) geteilt wird, einschließlich z. B. des Banach-Fixpunktsatzes, der Wertiteration, der Bellman-Optimalität, der Politikiteration / Strategieverbesserung usw. diese engen Verbindungen zwischen MDPs (und damit RL) und dieser speziellen Art von Spielen:
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Die Spieltheorie ist im Kontext des Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) ziemlich involviert.
Schauen Sie sich stochastische Spiele an oder lesen Sie den Artikel Eine Analyse der stochastischen Spieltheorie für das Lernen zur Verstärkung mehrerer Agenten .
Ich würde GT nicht als Voraussetzung für RL sehen. Es bietet jedoch eine schöne Erweiterung des Multi-Agent-Falls.
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