Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Компания Vahula, LLC состоит из одного члена, Сэма Патнэма. Сэм посвятил бы эквивалентную полную занятость предлагаемой деятельности Фазы I. До основания Vahula 27 мая 2016 года Сэм работал инженером по iOS и консультировал 4G Color, LLC. До того, как
Недавно отправленное предложение: 1722159
Это предложение Национального научного фонда по исследованию инноваций в малом бизнесе было представлено Сэмом Патнэмом в декабре 2016 года. Требуемый капитал для присуждения предложения составлял 100 000 долл. США.
Из NSF.gov -
Программа NSF по исследованию инноваций в малом бизнесе / передаче технологий для малого бизнеса (SBIR/STTR) направлена на преобразование научных открытий в социальную и экономическую выгоду за счет..
Обучение более крупных сетей для обучения с глубоким подкреплением
В последние годы в области машинного обучения был достигнут огромный прогресс. Достижение более высокой и лучшей производительности, используя все больше и больше данных. Одним из основных факторов, повлиявших на этот прогресс, было Глубокое обучение и исчерпывающее использование все более глубоких нейронных сетей. Глубокое обучение было движущей силой, особенно в области компьютерного зрения и обработки естественного языка . Постоянное создание и обучение более крупных архитектур..
Обучение с подкреплением: восходящее программирование для этичных машин. Мартен Каас
В книге Повышение этичности машин: восходящие методы внедрения машинной этики Мартен Х. Л. Каас предлагает альтернативный метод внедрения этических алгоритмов в ИИ.
Традиционно стратегия развертывания этических алгоритмов принятия решений заключалась в том, чтобы начать с общих этических теорий и предположений, а затем применить их к конкретным ситуациям. Это известно как подход «сверху вниз». Но что, если бы мы изменили этот метод и позволили бы ИИ? абстрагировать свои правила..
Машинное обучение в основном делится на 3 части.
Машинное обучение в основном делится на 3 части.
Обучение с учителем : позволяет собирать данные или создавать выходные данные из предыдущего опыта. Пример: модель регрессии, случайный лес.
Обучение без учителя . Это помогает вам находить все виды неизвестных закономерностей в данных. Пример: алгоритм кластеризации K-средних, алгоритм KNN, анализ основных компонентов (PCA), нейронная сеть.
Обучение с подкреплением : оно связано с тем, как программные агенты должны выполнять..
Серия РЛ
Я решил прочитать и узнать больше о различных алгоритмах RL. Вот список алгоритмов, о которых, я надеюсь, я смогу узнать: (я стараюсь выбирать правильные названия для разных методов, насколько это возможно)
ДКН УСИЛЕНИЕ А2С и А3С ТРПО ППО ДДПГ САК Обезьяна-X R2D2 ИМПАЛА Никогда не сдавайся Агент57
Может быть, я пробую технику в нескольких средах или несколько техник в среде. Я также надеюсь, что смогу реализовать некоторые методы RL на основе моделей и..
Основы машинного обучения
Машинное обучение — термин, который действительно разозлен и о котором в наши дни написано очень много. В этой статье самым недвусмысленным образом раскрываются основы машинного обучения с его приложениями.
Как мы можем определить машинное обучение?
Машинное обучение — это именно то, как это звучит. Машина, обучающаяся чему-то. Это процесс обучения, который начинается с наблюдения за данными, поступающими в эту конкретную машину, и машина ищет шаблоны в этих данных, чтобы..
Оптимистичное Q-Learning
Q-Learning - один из самых известных алгоритмов обучения с подкреплением (RL).
В этом рассказе мы обсудим важную часть алгоритма: стратегию исследования . Но прежде давайте начнем с некоторых вводных понятий и обозначений.
Обучение с подкреплением (RL)
RL - это область машинного обучения, в которой агент подключается к среде посредством восприятия состояний , выбора действий и получение вознаграждений . На каждом шаге агент наблюдает за состоянием, выбирает и выполняет..
