تشویق و تنبیه در الگوریتم پرسپترون و یادگیری تقویتی

تشویق و تنبیه در الگوریتم پرسپترون و یادگیری تقویتی به‌صورت مختلفی مورداستفاده قرار می‌گیرند. در ادامه تفاوت‌های اصلی بین این دو الگوریتم بررسی می‌شود:  

الگوریتم پرسپترون:

در الگوریتم پرسپترون، تشویق و تنبیه به‌صورت مستقیم توسط یک تابع فعال‌سازی اعمال می‌شود. به‌طورکلی، اگر خروجی پرسپترون با توجه به ورودی مورد انتظار باشد، تشویق اعمال می‌شود؛ در غیر این صورت، تنبیه اعمال می‌شود.

در هنگام آموزش پرسپترون، تشویق و تنبیه بر اساس اختلاف بین خروجی پرسپترون و خروجی مورد انتظار اعمال می‌شود. اگر خروجی مورد انتظار باشد، پارامترهای مدل به‌طور مستقیم تشویق می‌شوند؛ در غیر این صورت، تنبیه می‌شوند تا به سمت یافتن راه‌حلی مناسب‌تر برای مسئله بروند.

یادگیری تقویتی:

در یادگیری تقویتی، تشویق و تنبیه به‌صورت غیرمستقیم از طریق اعمال پاداش یا مجازات بر اساس عملکرد عامل اعمال می‌شود. به‌عنوان‌مثال، وقتی‌که عامل یک عملی انجام می‌دهد که منجر به حل مسئله می‌شود، یک پاداش دریافت می‌کند؛ درصورتی‌که عمل منجر به حل مسئله نشود، یک مجازات دریافت می‌کند.

در یادگیری تقویتی، عامل با ارزیابی پاداش‌ها و مجازات، تلاش می‌کند یک استراتژی بهینه برای انجام عملیات به‌طوری‌که پاداش کلی آن بیشینه شود، یاد بگیرد. این روند تکرار می‌شود تا عامل بتواند عملکرد خود را بهبود دهد.

در کل تشویق و تنبیه در الگوریتم پرسپترون به‌صورت مستقیم و از طریق تابع فعال‌سازی اعمال می‌شود، درحالی‌که در یادگیری تقویتی، این مفاهیم به‌صورت غیرمستقیم و از طریق ارزیابی پاداش‌ها و مجازات اعمال می‌شوند.