Введение При изучении обучения с подкреплением самый простой и простой алгоритм, который нужно знать, - это Q-Learning. Есть много терминов, связанных с RL, которые каждый должен знать для начала и понимать их. Q-Learning - это не только простой алгоритм, но и очень интересный, который можно применять для получения почти всех реальных решений. Прежде всего, мы должны знать, что «Q» в Q-Learning означает «качество». Он определяет действия, предпринимаемые нашим агентом, и помогает..

В течение многих лет люди спорили о технологиях — благо это или зло. Но, по крайней мере, для меня технологии помогли людям превратить их простой образ жизни в более продуктивный. Итак, я полагаю, что технология — это то, что делает жизнь каждого человека более доступной, чем когда-либо, но ей не придается должного значения. Конечно, есть и отрицательные стороны, о которых тоже не стоит забывать. Независимо от последствий, достижения здесь никогда не останавливаются. В этой статье..

В этой статье речь пойдет о обучении с подкреплением . Этот метод отличается от многих других методов машинного обучения, которые у нас есть, и имеет множество применений в обучающих агентах (ИИ) для взаимодействия с такими средами, как игры. Вместо того, чтобы кормить нашу модель машинного обучения миллионами примеров, мы позволяем нашей модели предлагать собственные примеры, исследуя окружающую среду. Идея проста. Люди учатся, исследуя ошибки и прошлый опыт и извлекая уроки из..

Абстрактный В этой статье блога мы обсудим глубокое Q-обучение и четыре его наиболее важных дополнения. Double DQN, Dueling DQN, Noisy DQN и DQN с приоритетным воспроизведением опыта - это четыре дополнения, каждое из которых обрабатывает разные аспекты агента. агент имеет разные аспекты, такие как его разум, опыт, который он получает от окружающей среды, и ее исследование (изучение новых вещей независимо от того, что было изучено). Каждый из упомянутых подходов учитывает один из этих..