Публикации по теме 'reinforcement-learning'


Дизайн игрового уровня с обучением с подкреплением
Обзор статьи «PCGRL», в которой представлен новый подход к процедурной генерации уровней игры путем обучения агентов RL. Процедурная генерация контента (или PCG) - это метод использования компьютерного алгоритма для генерации большого количества контента в игре, такого как огромная среда открытого мира, игровые уровни и многие другие ресурсы, которые используются при создании игры. Сегодня я хочу поделиться с вами статьей под названием PCGRL: процедурная генерация контента с..
Глубокое обучение с подкреплением, стр. 13.3
REINFORCE: Градиент политики Монте-Карло 將所有 состояния 加總起來，並以 состояния 在 целевая политика π 下有多常發生為權重，再以 γ 乘以 有多少步到達該 состояния 為權重。 Правая часть представляет собой сумму состояний, взвешенную по тому, как часто состояния возникают в соответствии с целевой политикой π, снова взвешенную на γ, умноженное на количество шагов, необходимых для достижения этих состояний; если мы просто будем следовать за π, мы столкнемся с состояниями в этих пропорциях (заменив s на состояние выборки St)..
Машинное обучение - краткий обзор
Машинное обучение - последнее модное слово в индустрии программного обеспечения. Если вы связаны с этой отраслью, вы наверняка встречали этот термин. Студенты хотят изучать машинное обучение, профессионалы хотят использовать его в своих системах, в основном каждый хочет получить кусок пирога, которым является машинное обучение. В этой статье я постараюсь кратко ответить на следующие вопросы: - Что такое машинное обучение? Каковы применения машинного обучения? Какие бывают типы..
Мы протестировали Azure Personalizer - вот чего вы можете ожидать!
Мы протестировали Azure Personalizer - вот чего вы можете ожидать! Автор: Кристьян Эльджанд | Разведчик технологий Персонализатор Azure призван предоставить функциональные возможности системы персонализации / рекомендаций контента, которые можно реализовать без опыта в области машинного обучения. Сервис обладает огромным потенциалом, поскольку в качестве рабочей лошадки он использует один из самых мощных методов машинного обучения (обучение с подкреплением). Но сможет ли он..
Краткое содержание учебного курса по глубокому обучению с подкреплением (RL): лекция 2
Этот пост представляет собой резюме лекции 2 Deep RL Bootcamp 2017 в Калифорнийском университете в Беркли. Все рисунки, уравнения и текст взяты из слайдов лекций и видеороликов, доступных здесь . В Лекции 1 были представлены точные методы поиска оптимальной политики для данной MDP. Эти методы имеют некоторые ограничения, такие как: обновление уравнений требует доступа к функции перехода он требует повторения и хранения для всех состояний и действий. Чтобы преодолеть эти..
Введение в расширенный случайный поиск.
Способ сделать обучение MuJoCo быстрым и увлекательным Эта статья основана на статье , опубликованной в марте 2018 года Хориа Маниа, Аурелией Гай и Бенджамином Рехтом из Калифорнийского университета в Беркли. Авторы утверждают, что они построили алгоритм, который как минимум в 15 раз более эффективен, чем самые быстрые конкурирующие безмодельные методы на тестах передвижения MuJoCo . Они окрестили алгоритм расширенным случайным поиском или сокращенно ARS. Проблема Как и в..
Q Learning With The Frozen Lake Environment в Android
📱 Мобильное машинное обучение Q-Learning в среде Frozen Lake в Android Создайте Python-подобную среду и агента с помощью Kotlin Q-обучение - один из самых простых алгоритмов, позволяющих опробовать обучение с подкреплением . Обучение с подкреплением, как следует из названия, фокусируется на обучении (агентом) в усиленной среде. Агент выполняет действие, анализирует результат и получает вознаграждение. Затем агент учится взаимодействовать со своей средой, принимая во внимание..