Публикации по теме 'reinforcement-learning'


Обучение с подкреплением: искусство обучения на практике
Введение Вы когда-нибудь задумывались, как люди и даже животные учатся на своих ошибках и успехах, совершенствуя свои действия для достижения лучших результатов? Обучение с подкреплением (RL), увлекательная область искусственного интеллекта (ИИ), заключает в себе саму суть обучения на практике. В этом блоге мы отправляемся в увлекательное путешествие в мир обучения с подкреплением, исследуя его фундаментальные принципы, практические приложения и интригующие параллели между RL и..
Марковские процессы принятия решений и уравнения Беллмана
В предыдущем посте мы погрузились в мир обучения с подкреплением и узнали о некоторых очень простых, но важных терминах в этой области. Сегодня я хотел бы обсудить, как мы можем сформулировать задачу как проблему RL, а также обсудить уравнения Беллмана. Уравнения Беллмана абсолютно необходимы при попытке решить задачи RL. Поэтому я был особенно осторожен в своем письме на эту тему. Типы задач RL Все задачи RL можно разделить на два типа: 1. Эпизодические задачи: Говоря о примере..
RLens — оптимизация обучения с подкреплением 2
RLens — оптимизация обучения с подкреплением 2 RLens — это фреймворк глубокого обучения с подкреплением для оптимизации системы. Это экспериментальный проект, и он сосредоточен на задаче распределения регистров в рамках LLVM. LLVM — это структура драйвера компилятора, предназначенная для преобразования промежуточного представления в целевой машинный код. Через запись функции мы можем собирать данные и тренироваться с компилятором. почему обучение с подкреплением? Обучение с..
Введение в машинное обучение
«Компьютеры могут видеть, слышать и учиться. Добро пожаловать в будущее». Определение: Машинное обучение — это изучение различных типов алгоритмов искусственного интеллекта, которые обеспечивают самообучение на основе данных без явного программирования. С помощью этой технологии компьютеры могут учиться сами по себе и улучшать свою точность и опыт с течением времени. Цель: Основная цель ML — наблюдать за данной проблемой или набором данных, определять скрытые..
Введение в обучение с подкреплением - Глава 1
Краткое содержание главы RLBook. Это краткое изложение главы одной из самых популярных книг по обучению с подкреплением, созданной Ричардом С. Саттоном и Эндрю Дж. Барто ( 2-е издание) . Книгу можно найти здесь: Ссылка . Обучение с подкреплением - это обучение тому, что делать - как соотносить ситуации с действиями - чтобы максимизировать числовой сигнал вознаграждения. Агент обучения может предпринимать действия, которые влияют на состояние окружающей среды, и иметь цели,..
Сэмплинг Томпсона с Джанго — Часть 2
Сэмплинг Томпсона с Джанго — Часть 2 Добро пожаловать обратно! Во второй части я покажу вам, как отобразить рекламу, выбранную вашим алгоритмом, на странице, как добавить кнопки, чтобы пользователи могли получать изображения «Мне нравится» или «Не нравится», тем самым помогая программе стать лучше, и я бы добавил некоторые бонусы. в смеси. Если вы пропустили предыдущую часть, вам действительно стоит взглянуть на нее здесь , прежде чем продолжить. Давайте начнем В домашней..
Игра в игры Atari с глубоким обучением с подкреплением и вниманием
Введение В последние годы популярным способом оценки производительности агентов на основе обучения с подкреплением был набор игр для Atari 2600. Этот пакет, как известно, использовался для оценки прогресса в создании все более интеллектуальных агентов. Знаменитые эксперименты по обучению с подкреплением (RL) в играх Atari используют полное изображение видеоигры для обучения, что делает пространство состояний излишне большим. В этом проекте мы хотим изучить, можем ли мы улучшить RL,..