បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយអំពីបញ្ហានៃដំណើរការយឺតយ៉ាវរបស់ stochastic policy gradients នៅក្នុងលំហសកម្មភាពបន្ត (continuous action spaces) ដែលមានទំហំធំ និងពិនិត្យមើលការវិវត្តនៃជម្រើសក្បួនដោះស្រាយ deterministic វិញ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកនិពន្ធបានធ្វើការត្រួតពិនិត្យ និងប្រៀបធៀបឯកសារស្រាវជ្រាវទាក់ទងនឹងក្បួនដោះស្រាយ off-policy actor-critic ដែលផ្អែកលើទ្រឹស្តី deterministic policy gradient ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Deterministic Policy Gradient (DPG) ក្បួនដោះស្រាយ Deterministic Policy Gradient មូលដ្ឋាន |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការប៉ាន់ស្មាន gradient សម្រាប់លំហសកម្មភាពបន្ត (continuous action spaces) បើធៀបនឹងវិធីសាស្ត្រ stochastic។ វាត្រូវការទិន្នន័យគំរូតិចជាង។ | ជួបប្រទះការលំបាកក្នុងការរុករក (exploration) ព្រោះវាជ្រើសរើសសកម្មភាពជាក់លាក់មួយជានិច្ច ហើយអាចមិនមានស្ថិរភាពបើគ្មានការកែច្នៃបន្ថែម។ | បានបង្ហាញទ្រឹស្តីជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដែលបញ្ជាក់ថា deterministic gradient អាចដំណើរការបាន និងមានប្រសិទ្ធភាពជាង stochastic នៅក្នុង high-dimensional spaces។ |
| Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) ក្បួនដោះស្រាយ DPG ដោយប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទស៊ីជម្រៅ |
ប្រើប្រាស់ Replay Buffer និង Target Networks ដូចក្នុងសៀវភៅ DQN ដែលជួយបង្កើនស្ថិរភាព និងប្រសិទ្ធភាពរៀនសូត្រនៅក្នុងបរិស្ថានស្មុគស្មាញ។ | ងាយនឹងជួបបញ្ហាប៉ាន់ស្មានតម្លៃ Q លើស (Q-value overestimation) ដែលធ្វើឲ្យម៉ូដែលទាញយកកំហុសមកប្រើប្រាស់ និងធ្វើឲ្យគោលនយោបាយខ្សោយទៅវិញ។ | រួមបញ្ចូលទ្រឹស្តី DPG ជាមួយ Actor-Critic និង Deep Learning ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាធំៗដោយជោគជ័យ។ |
| Twin Delayed Deep Deterministic (TD3) ក្បួនដោះស្រាយ TD3 ដែលដោះស្រាយបញ្ហាប៉ាន់ស្មានតម្លៃលើស |
ដោះស្រាយបញ្ហា Q-value overestimation យ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពតាមរយៈការប្រើប្រាស់ Clipped Double-Q Learning និងការពន្យារពេលធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព Actor។ | មានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការរចនា និងតម្រូវឲ្យមានការកំណត់ hyperparameters និងការកែសម្រួល Noise ច្រើនជាង DDPG ធម្មតា។ | កាត់បន្ថយការប្រែប្រួល (variance) និងបង្កើនស្ថិរភាពនៃការរៀនសូត្របានយ៉ាងល្អប្រសើរជាង DDPG ដើម។ |
| Distributed Distributional DDPG (D4PG) ក្បួនដោះស្រាយ DDPG បែបរបាយបែងចែក និងចែកចាយ |
បង្កើន sample efficiency យ៉ាងខ្លាំងតាមរយៈការដំណើរការ Actors ច្រើនព្រមគ្នា (Parallelization) និងការប្រើប្រាស់ Prioritized Experience Replay។ | ទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រ និងប្រព័ន្ធចែកចាយទិន្នន័យទំហំធំ (High computing power) ដើម្បីដំណើរការ Actors ជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ | ផ្តល់នូវការប៉ាន់ស្មាន policy gradient កាន់តែសុក្រឹត និងដំណើរការលឿនជាងមុនតាមរយៈទស្សនវិស័យ distributional perspective។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់តួលេខច្បាស់លាស់ពីការចំណាយ ប៉ុន្តែក្បួនដោះស្រាយ Deep Reinforcement Learning ទាំងនេះ ជាទូទៅទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់ខ្លាំង។
ឯកសារនេះគឺជាការត្រួតពិនិត្យទ្រឹស្តី (Literature Review) នៃក្បួនដោះស្រាយ ដោយមិនបានប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រជាសាស្ត្រណាមួយឡើយ។ ទោះជាយ៉ាងណា នៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៅកម្ពុជា ម៉ូដែល RL នឹងរៀនពីកំហុស (Bias) នៃបរិស្ថានក្លែងធ្វើ (Simulated environment) ដូច្នេះការរចនាបរិស្ថានដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពជាក់ស្តែងរបស់កម្ពុជា (ដូចជាស្ថានភាពផ្លូវ ចរាចរណ៍ ឬអាកាសធាតុ) គឺជារឿងសំខាន់បំផុត។
ក្បួនដោះស្រាយ Deterministic Policy Gradient ទាំងនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការជំរុញប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្មកម្រិតខ្ពស់ និងការគ្រប់គ្រងមនុស្សយន្តនៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។
ការបណ្តុះបណ្តាលធនធានមនុស្សលើបច្ចេកទេស Reinforcement Learning នេះ គឺជាគន្លឹះឆ្ពោះទៅរកការអភិវឌ្ឍឧស្សាហកម្មជំនាន់ទី៤ (Industry 4.0) ដែលអាចផ្លាស់ប្តូរមុខមាត់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៅកម្ពុជាប្រកបដោយនិរន្តរភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Deterministic Policy | ជាគោលនយោបាយក្នុងប្រព័ន្ធ Reinforcement Learning ដែលតែងតែផ្តល់នូវសកម្មភាព (action) ជាក់លាក់តែមួយគត់ សម្រាប់ស្ថានភាព (state) នីមួយៗជានិច្ច ដោយគ្មានជម្រើសព្រាវ ឬប្រូបាប៊ីលីតេឡើយ។ វាត្រូវបានទាញយកតាមរយៈការគណនា gradient នៃសកម្មភាព។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនលក់ភេសជ្ជៈ ដែលចុចប៊ូតុងកូកាកូឡា វានឹងទម្លាក់កូកាកូឡាមកជានិច្ច គ្មានការភាន់ច្រឡំ។ |
| Stochastic Policy | ជាគោលនយោបាយដែលមិនបញ្ជាក់សកម្មភាពដាច់ខាត តែវាផ្តល់នូវទម្រង់របាយប្រូបាប៊ីលីតេ (probability distribution) នៃសកម្មភាពផ្សេងៗដែលអាចធ្វើបានក្នុងស្ថានភាពណាមួយ។ វាអនុញ្ញាតឱ្យភ្នាក់ងារ (agent) អាចធ្វើការរុករក (explore) ជម្រើសថ្មីៗបានល្អជាងមុន។ | ដូចជាការសម្រេចចិត្តទិញម្ហូប ដោយមានឱកាស ៧០% ទិញបាយ និង ៣០% ទិញគុយទាវ។ |
| Actor-Critic | ជាទម្រង់ស្ថាបត្យកម្មក្នុង Reinforcement Learning ដែលប្រើប្រាស់បណ្តាញ (networks) ពីរផ្សេងគ្នា៖ 'Actor' មានតួនាទីសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវធ្វើសកម្មភាពអ្វី (កំណត់ policy) រីឯ 'Critic' មានតួនាទីវាយតម្លៃថាតើសកម្មភាពដែល Actor ជ្រើសរើសនោះល្អកម្រិតណា (គណនា value function)។ | ដូចជាអ្នករាំ (Actor) ដែលកំពុងសម្តែងនៅលើឆាក និងគណៈកម្មការ (Critic) ដែលអង្គុយវាយតម្លៃនិងផ្តល់ពិន្ទុ ដើម្បីឱ្យអ្នករាំកែលម្អ។ |
| Off-policy | ជាវិធីសាស្ត្ររៀនសូត្រដែលម៉ូដែលអាចទាញយកទិន្នន័យពីគោលនយោបាយចាស់ៗ ឬពីប្រភពខាងក្រៅ (តាមរយៈ Replay Buffer) មកហ្វឹកហាត់ ដោយមិនចាំបាច់រៀនតែពីទិន្នន័យដែលវាទើបនឹងធ្វើសកម្មភាពភ្លាមៗនោះទេ។ វាជួយសន្សំសំចៃទិន្នន័យគំរូបានច្រើន។ | ដូចជាកីឡាករបាល់ទាត់ដែលរៀនពីក្បាច់ទាត់តាមរយៈការមើលវីដេអូប្រកួតចាស់ៗរបស់ខ្លួនឯង ឬអ្នកដទៃ ដើម្បីយកមកកែលម្អបច្ចេកទេស។ |
| Experience replay buffer | ជាកន្លែងផ្ទុកទិន្នន័យ (memory) ដែលរក្សាទុកនូវរាល់បទពិសោធន៍ (transitions) របស់ភ្នាក់ងារ រួមមាន ស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ន សកម្មភាព រង្វាន់ និងស្ថានភាពបន្ទាប់។ ក្បួនដោះស្រាយនឹងចាប់យកទិន្នន័យពីទីនេះដោយចៃដន្យមកហ្វឹកហាត់ ដើម្បីបំបាត់ភាពអាស្រ័យគ្នានៃទិន្នន័យបន្តបន្ទាប់។ | ដូចជាការសរសេរកំណត់ហេតុប្រចាំថ្ងៃទុក ហើយយូរៗម្តងបើកអានទំព័រណាមួយដោយចៃដន្យឡើងវិញ ដើម្បីរៀនសូត្រពីកំហុស ឬជោគជ័យកាលពីអតីតកាល។ |
| Bellman equation | ជាសមីការគណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់គណនាតម្លៃរំពឹងទុកនៃស្ថានភាពណាមួយ ដោយបូកបញ្ចូលរង្វាន់បច្ចុប្បន្ន (immediate reward) ជាមួយនឹងតម្លៃអតិបរមាដែលអាចទទួលបានពីស្ថានភាពបន្ទាប់ (discounted future reward) ដែលវាជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ Q-learning។ | ដូចជាការគិតគូរពីប្រាក់ចំណេញនៃការវិនិយោគ ដោយបូកបញ្ចូលប្រាក់ចំណេញថ្ងៃនេះ ជាមួយនឹងការព្យាករណ៍ប្រាក់ចំណេញធំបំផុតនៅថ្ងៃស្អែកបន្តបន្ទាប់។ |
| Action-value function | ឬហៅថា Q-function គឺជាអនុគមន៍ដែលវាស់ស្ទង់ថាតើសកម្មភាពជាក់លាក់ណាមួយ នៅក្នុងស្ថានភាពជាក់លាក់មួយ នឹងផ្តល់លទ្ធផល (return) សរុបនាពេលអនាគតល្អកម្រិតណា ប្រសិនបើភ្នាក់ងារបន្តធ្វើសកម្មភាពតាមគោលនយោបាយបច្ចុប្បន្នរហូតដល់ចប់។ | ដូចជាការមានត្រីវិស័យនិងផែនទីដែលប្រាប់អ្នកថា បើអ្នកបត់ស្តាំនៅផ្លូវបំបែកនេះ តើអ្នកនឹងមានឱកាសទៅដល់គោលដៅលឿនប៉ុណ្ណាធៀបនឹងការបត់ឆ្វេង។ |
| Clipped Double-Q Learning | ជាបច្ចេកទេសប្រើក្នុងក្បួន TD3 ដែលបង្កើត Q-networks ពីរស្របគ្នា ហើយជ្រើសរើសយកតម្លៃដែលតូចជាងរវាងបណ្តាញទាំងពីរ មកធ្វើជាគោលដៅ (target) ដើម្បីទប់ស្កាត់បញ្ហានៃការប៉ាន់ស្មានតម្លៃ Q លើស (Overestimation bias) ដែលតែងតែកើតមានក្នុង DDPG។ | ដូចជាការសួរតម្លៃទំនិញពីហាងពីរផ្សេងគ្នា ហើយសម្រេចចិត្តយកតម្លៃដែលទាបជាងគេមកធ្វើជាការប៉ាន់ស្មាន ដើម្បីកុំឱ្យចាញ់បោកគេ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
