Публикации по теме 'reinforcement-learning'
[Личные заметки] Основы обучения с подкреплением — Неделя 2
Поскольку среда меняется с вероятностью, она динамична.
В марковском процессе принятия решений вероятности, заданные p, полностью характеризуют динамику среды. значение состояния и вознаграждения зависит только от непосредственно предшествующего состояния и действия.
Общее правило, которому мы следуем, состоит в том, что ничто не может быть изменено произвольно агентом и считается частью среды.
Сигнал вознаграждения — это ваш способ сообщить роботу, чего вы от него хотите, а не как вы..
Представляем TayPO, унифицирующую платформу для обучения с подкреплением
Команда исследователей из Колумбийского университета и DeepMind предложила структуру оптимизации политики расширения Тейлора (TayPO), которая сочетает в себе два ведущих алгоритмических метода улучшения.
Оптимизация политики - это основная структура обучения с подкреплением без использования моделей (RL), обеспечивающая понимание, которое может привести к значительному увеличению производительности алгоритмов. Двумя наиболее заметными такими алгоритмическими улучшениями являются..
Специализация по обучению с подкреплением на Coursera
На Coursera появилась новая специализация по обучению с подкреплением. Он создан Университетом Альберты и Институтом машинного интеллекта Альберты ( AMII ). Узнайте все об адаптивных системах обучения, чтобы полностью раскрыть потенциал искусственного интеллекта.
Эксперты из Университета Альберты и AMII научат вас, как решения для обучения с подкреплением помогают в решении реальных проблем с помощью взаимодействия методом проб и ошибок. Подумайте о том, чтобы взглянуть на эту..
Еженедельный обзор статей по обучению с подкреплением №1
Каждый понедельник я представляю 4 публикации из моей области исследований. Давай обсудим их!
[ ← Предыдущий отзыв ] [ Следующий отзыв → ]
Документ 1: Обучение полету - тренажерный зал с физикой PyBullet для обучения с подкреплением многоагентного управления квадрокоптером
[ Бумага ] - Панерати Дж. И др.
Довольно часто можно увидеть роботизированные среды, содержащие роботизированные руки или навигационных роботов. Но пробовали ли вы когда-нибудь свои алгоритмы обучения на..
Решение классических задач управления обучением с подкреплением | OpenAIGym.
Если вы новичок в обучении с подкреплением и хотите его реализовать, то OpenAIGym - правильное место для начала.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением - интересная область машинного обучения. Приблизительно у вас есть агент и среда . Агент предпринимает действия, и среда выдает вознаграждение на основе этих действий. Цель состоит в том, чтобы научить агента оптимальному поведению, чтобы максимизировать вознаграждение, получаемое средой.
Например, взгляните на..
Поиск политик в Python: введение в оптимизацию
Цель задачи оптимизации - найти лучшее решение из всех возможных решений путем нахождения оптимума целевой функции.
Методы оптимизации:
Наиболее распространенные целевые функции для разных типов обучения:
я. потеря журнала для классификации,
II. среднеквадратичная ошибка для регрессии, и
iii. функция вознаграждения / ценности для обучения с подкреплением (RL) *.
* RL - это целенаправленный метод обучения, и цель формализуется вознаграждением. Отличие от..
GoAi #1: Асинхронные методы глубокого обучения с подкреплением
Я делаю заметку о моем чтении бумаги, записывая несколько рассказов на среду. Недавно я начал проводить исследования по обучению с подкреплением, поэтому я ожидаю, что буду часто читать статьи, связанные с искусственным интеллектом. Специально, я хотел бы поделиться своей заметкой для всех.
Ссылка: Асинхронные методы глубокого обучения с подкреплением
Введение
Во-первых, если вы не знакомы с глубоким обучением с подкреплением, вы можете рассматривать его как основной алгоритм,..
