Публикации по теме 'q-learning'


Двойное Q-Learning - легкий способ
Введение в понимание двойного Q-Learning Q-обучение (Watkins, 1989) считается одним из прорывов в алгоритме обучения с подкреплением управления TD. Однако в своей статье Двойное Q-Learning Хадо ван Хасселт объясняет, почему Q-Learning очень плохо работает в некоторых стохастических средах. Он указал, что низкая производительность вызвана большим переоценкой значений действий из-за использования Max Q (s ’, a) в Q-обучении. Чтобы решить эту проблему, он предложил метод двойного..
Обучение с подкреплением: концепции Q-обучения
Сегодня мы сосредоточимся на разработке концепции Q-learning для решения MDP. О псевдокоде и реализации Q-learning на Python мы поговорим в нашей следующей статье. В предыдущих историях мы реализовали как обучаемый ADP на основе моделей , так и обучающийся MC без моделей . Теперь пришло время объединить преимущества обоих и перейти к Q-обучению. Оглавление: Концепции обучения в обучении с подкреплением Выборочное среднее против постоянного размера шага От игры к игре шаг за..
Обучение с подкреплением и теория игр
В последние годы методы машинного обучения и глубокого обучения демонстрируют выдающуюся производительность в различных областях, таких как обработка речи, прогнозирование, компьютерное зрение, машинный перевод, прогнозирование, робототехника и т. Д. Сущность различных концепций машинного обучения заключается в следующем: 1. Обучение с подкреплением Что делает RL уникальным? Обучение с подкреплением помогает машинам научиться принимать решения о действиях, которые соответствуют..
ОПТИМАЛЬНО или САМОЕ БЕЗОПАСНОЕ?
Учитывая, что вам нужно проехать из пункта А в пункт Б. Выберете ли вы оптимальный, но самый опасный путь? Или вы бы предпочли выбрать самый безопасный, но самый трудоемкий путь? Исследуйте против эксплуатации В контексте обучения с подкреплением эксплуатация — это когда агент выбирает наилучшее действие, а исследование — это когда агент действует случайным образом, чтобы выяснить, есть ли другой лучший способ (способы) для достижения цели. Что такое политика? Политика в обучении..
Поиск кратчайшего пути с помощью алгоритма Q-Learning
Кратчайший путь в неориентированном графе. Вы также можете прочитать здесь . Графики - это математические структуры, используемые для моделирования парных отношений между объектами. Граф состоит из вершин, соединенных ребрами. В неориентированном графе я найду кратчайший путь между двумя вершинами. Q-обучение - это алгоритм обучения с подкреплением без использования моделей. Цель Q-Learning - изучить политику, которая сообщает агенту, какие действия следует предпринять..
Q Learning Agent - бережная реализация
Обучение с подкреплением часто кажется широким полем с таким большим количеством методов обучения. Один из таких методов известен как Q-обучение. Этот метод обучения с подкреплением в последнее время набирает обороты. Он оказался очень успешным во многих приложениях, некоторые из которых можно найти здесь . В этом руководстве мы подробно рассмотрим, что такое Q Learning. Мы также реализуем Q Learning Agent, чтобы играть в игру принятия решений с конечной цепью Маркова, которую мы..
Введение: обучение с подкреплением в OpenAI Gym
Краткое введение в обучение с подкреплением и основы тренажерного зала OpenAI. Добро пожаловать в практическое руководство для начинающих по RL для задач навигации и вождения. Изучите основные концепции goto, чтобы быстро начать обучение с подкреплением, и научитесь тестировать свои алгоритмы с помощью тренажерного зала OpenAI для достижения воспроизводимых результатов, ориентированных на исследования. Эта статья сначала познакомит вас с основами обучения с подкреплением, его текущими..