Nghiên Cứu và Thiết Kế Mô Hình Học Tăng Cường Trên FPGA Với Môi Trường Cartpole

• Tác giả: Huỳnh Xuân Min
• Người hướng dẫn: ThS. Trần Văn Quang
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Mô Hình Học Tăng Cường Trên FPGA Với Môi Trường Cartpole
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Đặt vấn đề
• 1.2. Hướng nghiên cứu đề tài
• 1.3. Mục tiêu đề tài
• 1.4. Phương pháp thực hiện
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Thuật toán Feed-forward
• 2.2. Artificial Neural Network - ANN
• 2.3. Các hàm kích hoạt
• 2.4. Thuật toán Back-Propagation
• 2.5. Main Network — Mạng chính
• 2.6. Target Network — Mạng mục tiêu
• 2.7. Temporal Difference
• 2.8. Experience Replay — Bộ đệm phát lại
• 2.9. Chiến lược — Policy
• 2.10. Learning rate — Tốc độ học
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT KIẾN TRÚC THIẾT KẾ
• 3.1. Đề xuất kiến trúc tổng quan
• 3.2. Mô tả hệ thống
• 3.3. Mô tả interface của DQN TOP
• 3.4. Kiến trúc thiết kế của DQN TOP
• 3.5. Đề xuất kiến trúc chi tiết
• 3.5.1. Thiết kế khối Main Network
• 3.5.2. Thiết kế của Feedforward
• 3.5.3. Thiết kế khối PE — Perceptron Element
• 3.5.4. Thiết kế khối Leaky ReLU
• 3.5.5. Thiết kế của Backpropagation
• 3.5.6. Thiết kế khối CEN — Calculate Error on Node
• 3.5.7. Thiết kế khối CDUW — Calculator Delta and Update Weight
• 3.5.8. Thiết kế khối Target Network
• 3.5.9. Thiết kế khối Target Update
• 3.5.10. Thiết kế khối Experience Replay
• 3.5.11. Thiết kế khối Epsilon Greedy
• 3.5.12. Thiết kế khối Changing Learning Rate
• 3.5.13. Thiết kế khối Temporal Difference
• 3.5.14. Thiết kế khối RNG — Random Number Generator
• 3.5.15. Thiết kế khối RNG-FP
• 3.5.16. Thiết kế khối Multiplier Floating Point Single Precision
• 3.5.17. Thiết kế khối Adder Floating Point Single Precision
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG - TỔNG HỢP TÀI NGUYÊN
• 4.1. Phương pháp đánh giá
• 4.2. Kết quả mô phỏng và tổng hợp tài nguyên
• 4.2.1. Multiplier Floating Point Single Precision
• 4.2.2. Adder Floating Point Single Precision
• 4.2.3. Perceptron Element — PIE
• 4.2.4. Random Number Generator Floating Point — RNG-EP
• 4.2.5. Cal Delta and Update Weights — CDUW
• 4.2.6. Changing Learning Rate
• 4.2.7. Temporal Difference
• 4.3. Đánh giá độ chính xác và đường cong đào tạo
• 4.4. So sánh với kết quả của các nghiên cứu liên quan
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• 5.1. Khó khăn gặp phải
• 5.2. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN

I. Giới thiệu về Mô Hình Học Tăng Cường Trên FPGA

Mô hình học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) đang trở thành một trong những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, việc triển khai mô hình này trên FPGA (Field Programmable Gate Array) mang lại nhiều lợi ích về hiệu suất và khả năng tùy biến. Mô hình Cartpole là một trong những bài toán cơ bản trong học tăng cường, nơi tác nhân cần học cách giữ thăng bằng cho một cây gậy trên một xe lăn. Việc áp dụng mô hình này trên FPGA không chỉ giúp tối ưu hóa tốc độ xử lý mà còn giảm thiểu tiêu thụ năng lượng.

1.1. Tổng quan về Học Tăng Cường và FPGA

Học tăng cường là một phương pháp học máy cho phép tác nhân học từ các trải nghiệm của mình. FPGA là một loại phần cứng có thể lập trình lại, cho phép tối ưu hóa các thuật toán học máy. Việc kết hợp giữa học tăng cường và FPGA mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phát triển các ứng dụng thông minh.

1.2. Mô Hình Cartpole và Ý Nghĩa Của Nó

Mô hình Cartpole là một bài toán điển hình trong học tăng cường, nơi tác nhân phải học cách giữ thăng bằng cho một cây gậy. Bài toán này không chỉ giúp kiểm tra khả năng của các thuật toán học tăng cường mà còn là nền tảng cho nhiều ứng dụng thực tiễn trong robot và tự động hóa.

II. Thách Thức Khi Triển Khai Mô Hình Học Tăng Cường Trên FPGA

Mặc dù việc triển khai mô hình học tăng cường trên FPGA mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng gặp phải một số thách thức. Đầu tiên, việc tối ưu hóa thuật toán để phù hợp với kiến trúc phần cứng là một nhiệm vụ không hề đơn giản. Thứ hai, việc quản lý tài nguyên phần cứng và đảm bảo hiệu suất cao trong khi vẫn duy trì độ chính xác của mô hình là một thách thức lớn.

2.1. Khó Khăn Trong Tối Ưu Hóa Thuật Toán

Tối ưu hóa thuật toán học tăng cường để chạy hiệu quả trên FPGA đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả thuật toán và kiến trúc phần cứng. Các thuật toán như Q-learning cần được điều chỉnh để tận dụng tối đa khả năng của FPGA.

2.2. Quản Lý Tài Nguyên Phần Cứng

Việc quản lý tài nguyên phần cứng trên FPGA là rất quan trọng. Cần phải đảm bảo rằng các khối logic và bộ nhớ được sử dụng hiệu quả để không làm giảm hiệu suất của mô hình.

III. Phương Pháp Triển Khai Mô Hình Học Tăng Cường Trên FPGA

Để triển khai mô hình học tăng cường trên FPGA, cần có một quy trình rõ ràng. Quy trình này bao gồm việc thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron, lựa chọn thuật toán học phù hợp và tối ưu hóa mã nguồn để chạy trên FPGA. Việc sử dụng các công cụ như Vivado của Xilinx giúp đơn giản hóa quá trình này.

3.1. Thiết Kế Kiến Trúc Mạng Nơ Ron

Kiến trúc mạng nơ-ron cần được thiết kế sao cho phù hợp với bài toán Cartpole. Việc lựa chọn số lượng lớp và số lượng nơ-ron trong mỗi lớp là rất quan trọng để đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả.

3.2. Lựa Chọn Thuật Toán Học Phù Hợp

Lựa chọn thuật toán học là một yếu tố quyết định đến hiệu suất của mô hình. Các thuật toán như Deep Q-Network (DQN) thường được sử dụng trong các bài toán học tăng cường phức tạp.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Mô Hình Học Tăng Cường Trên FPGA

Mô hình học tăng cường trên FPGA có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như robot, tự động hóa, và hệ thống thông minh. Việc sử dụng FPGA giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng, từ đó mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong đời sống.

4.1. Ứng Dụng Trong Robot Tự Động

Mô hình học tăng cường có thể được áp dụng trong robot tự động để giúp chúng học cách tương tác với môi trường một cách hiệu quả. FPGA giúp tăng tốc độ xử lý, cho phép robot phản ứng nhanh hơn.

4.2. Ứng Dụng Trong Hệ Thống Thông Minh

Các hệ thống thông minh như xe tự hành có thể tận dụng mô hình học tăng cường trên FPGA để cải thiện khả năng ra quyết định trong thời gian thực. Điều này giúp tăng cường độ an toàn và hiệu suất của hệ thống.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Mô Hình Học Tăng Cường Trên FPGA

Mô hình học tăng cường trên FPGA đang mở ra nhiều cơ hội mới trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ FPGA, tương lai của mô hình này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều đột phá trong các lĩnh vực khác nhau.

5.1. Tương Lai Của Học Tăng Cường

Học tăng cường sẽ tiếp tục phát triển và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Việc kết hợp với FPGA sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và khả năng tương tác của các mô hình.

5.2. Định Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện thuật toán học và tối ưu hóa kiến trúc FPGA để đáp ứng tốt hơn các yêu cầu của các ứng dụng thực tiễn.