Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Введение в обучение с подкреплением: процесс принятия решений по Маркову
#InsideRL
Обучение с подкреплением: процесс принятия решений по Маркову (часть 1)
В типичной задаче обучения с подкреплением (RL) есть учащийся и лицо, принимающее решения, называемое агентом , а окружение, с которым он взаимодействует, называется средой . В свою очередь, среда предоставляет вознаграждения и новое состояние на основе действий агента. Итак, в обучении с подкреплением мы не учим агента, как он должен что-то делать, а даем ему положительные или отрицательные..
Школа роботов: как машины учатся новому с помощью обучения с подкреплением
Вы когда-нибудь слышали о роботе? Это крутая машина, которая может делать все что угодно! Но знаете ли вы, что роботы тоже могут учиться чему-то новому? В этом посте мы поговорим об особом способе обучения роботов, который называется обучением с подкреплением.
Что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением — это особый способ, с помощью которого машины могут учиться, пробуя разные вещи и получая вознаграждение за хорошие результаты. Это похоже на игру, в которой машина..
[RL] Предварительная подготовка к зрительно-моторному контролю: пересмотр базового уровня обучения с нуля (ICML23)
Ссылка на документ: Предварительная подготовка к зрительно-моторному контролю: пересмотр базового уровня обучения с нуля
Код: О предварительной подготовке к зрительно-моторному контролю: пересмотр базового уровня обучения с нуля
Ключевые идеи
В документе рассматривается изучение визуальных представлений с нуля (LfS) в качестве надежной основы для задач зрительно-моторного контроля по сравнению с использованием предварительно обученных представлений, таких как PVR, MVP и R3M...
Обучение с временной разницей в обучении с подкреплением
Введение
Обучение с временной разницей (TD Learning) является одной из центральных идей в обучении с подкреплением, поскольку оно находится между методами Монте-Карло и динамическим программированием в спектре различных методов обучения с подкреплением.
В этой статье мы подробно рассмотрим обучение с разницей во времени и увидим, почему оно оказалось одной из самых фундаментальных идей в обучении с подкреплением.
Мы начнем наше исследование с обсуждения проблемы предсказания (оценки..
Обучение с подкреплением — Аамир П.
Это тип машинного обучения, при котором агент изучает окружающую среду, взаимодействуя с ней, и принимает решения для дальнейшей работы. Действия будут предприняты в отношении среды, и по результатам действий агент получит обратную связь в виде вознаграждений или штрафов.
Давайте погрузимся в пример в реальном времени, чтобы понять это лучше. Я обучаю робота играть в лабиринт.
Представьте, что роботу нужно добраться до места назначения. Робот ничего не знает о расположении..
Освоение TicTacToe с AlphaZero
Кодирование алгоритма AlphaZero с нуля, чтобы играть в игру TicTacToe, и он никогда не проигрывает!
AlphaZero (или его более известный предшественник AlphaGo) совершил один из самых известных прорывов в области ИИ. Способность достигать сверхчеловеческих результатов в играх в шахматы, сёги и го, создание фильма на Netflix, посвященного этому достижению (AlphaGo — The Movie), — это не скромные достижения.
AlphaZero был разработан исследовательским подразделением Google DeepMind в 2017..
Иерархическое обучение с подкреплением
С фреймворком Options-Critic с использованием табличного Q-Learning
Иерархическое обучение с подкреплением разбивает долгосрочный процесс принятия решений на более простые подзадачи. Эта идея очень похожа на разбиение большого количества строк кода на более мелкие функции, каждая из которых выполняет очень специфическую задачу.
Давайте рассмотрим пример. Предположим, агент должен убрать или накрыть обеденный стол. Это включает в себя задачу достижения и захвата тарелок. Это задачи..
