Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Что такое машинное обучение
Люди учатся на своем прошлом опыте. Люди дают инструкции машинам, и машины следуют этим инструкциям. Что, если бы люди могли научить компьютеры учиться на прошлых данных и выполнять задачи, которые люди могут выполнять гораздо быстрее? Вот что такое машинное обучение. Однако речь идет не только об обучении; это также касается понимания и рассуждений. Итак, мы рассмотрим основы машинного обучения.
Машинное обучение важно, поскольку оно позволяет компаниям видеть тенденции в..
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..
