Неужели нейронные сети отказываются от ПО?

Это правда, что нейронные сети больше не в моде, как когда-то, но вряд ли они умерли. Общей причиной того, что они попали в немилость, стало появление машины опорных векторов, поскольку они сходятся во всем мире и требуют меньшего количества параметров.

Тем не менее, SVM очень обременительны для реализации и не могут быть естественным образом обобщены на обучение с подкреплением, как это делают ANN (SVM в основном используются для автономных задач принятия решений).

Я бы посоветовал вам придерживаться ИНС, если ваша задача кажется подходящей для одной, поскольку в сфере обучения с подкреплением ИНС по-прежнему находятся на переднем крае в производительности.

Вот отличное место для начала; просто ознакомьтесь с разделом «Изучение временной разницы», так как это стандартный способ, которым ИНС решают задачи обучения с подкреплением.

Одно предостережение: недавняя тенденция в машинном обучении заключается в использовании множества различных обучающих агентов вместе с помощью упаковки или ускорения. Хотя я не видел этого так часто в обучении с подкреплением, я уверен, что использование этой стратегии все равно будет гораздо более мощным, чем одна ИНС. Но если вам действительно не нужна производительность мирового класса (именно она выиграла конкурс netflix), я бы избегал этой чрезвычайно сложной техники.

Мне кажется, что нейронные сети возвращаются. Например, в этом году на ICML 2011 было много статей о нейронных сетях. Я бы точно не считал их заброшенными. При этом я бы не стал использовать их для обучения с подкреплением.

Нейронные сети - достойный общий способ аппроксимации сложных функций, но они редко бывают лучшим выбором для какой-либо конкретной учебной задачи. Их сложно спроектировать, они медленно сходятся и застревают в локальных минимумах.

Если у вас нет опыта работы с нейронными сетями, возможно, вам будет удобнее использовать более простой метод обобщения RL, например грубое кодирование.

Теоретически было доказано, что нейронные сети могут аппроксимировать любую функцию (при бесконечном количестве скрытых нейронов и необходимых входных данных), поэтому нет, я не думаю, что нейронные сети когда-либо будут отказываться от программного обеспечения.

SVM великолепны, но их нельзя использовать для всех приложений, в то время как нейронные сети можно использовать для любых целей.

Использование нейронных сетей в сочетании с обучением с подкреплением является стандартом и хорошо известно, но будьте осторожны при построении и отладке конвергенции вашей нейронной сети, чтобы убедиться, что она работает правильно, поскольку нейронные сети, как известно, сложно реализовать и правильно обучить.

Также будьте очень осторожны с представлением проблемы, которую вы даете своей нейронной сети (то есть: входные узлы): могли бы вы или мог бы эксперт решить проблему, учитывая то, что вы даете в качестве входных данных в свою сеть? Очень часто люди, внедряющие нейронные сети, не предоставляют достаточно информации, чтобы нейронная сеть могла рассуждать, это не так уж редко, так что будьте осторожны с этим.