Публикации по теме 'q-learning'


Временная разница RL: Сарса против Q-обучения
Введение В этом сообщении блога я буду исследовать два алгоритма обучения с подкреплением: Сарса и Q-обучение. Это два метода временной разности (TD). TD сочетает в себе идеи Монте-Карло и динамического программирования. TD учится на опыте, таком как Монте-Карло, но не ждет окончания всего эпизода, он использует оценочные значения следующего состояния в качестве цели для обновления значения следующего состояния, т. е. он загружается, как в динамическом программировании. Однако..
В обучении с подкреплением много консультантов-манипуляторов
Когда существуют различия в средах, используемых для обучения алгоритмов обучения с подкреплением, происходят странные вещи. Сети оценки ценности предпочитают области с низкой дисперсией независимо от вознаграждения, что делает их консультантами-манипуляторами. Алгоритмы Q-обучения застревают в ловушке скучных областей и не могут выбраться из них из-за низкой дисперсии. Шум вознаграждения может помочь, но делать это нужно осторожно. Эта статья основана на моей статье Адаптивный..
Выигрыш в блэкджеке с помощью обучения с подкреплением
В этой статье мы рассмотрим использование трех методов обучения с подкреплением (RL) — Q-Learning, Value Iteration (VI) и Policy Iteration (PI) — для поиска оптимальной политики для популярной карточной игры Блэкджек . Существует сопровождающий репозиторий GitHub , который содержит весь код, использованный в этой статье. Политика — это сопоставление всех состояний в игре с действиями, которые должны быть предприняты в этом состоянии. Q-Learning позволяет изучать политику без определения..
От собак Павлова до роботов с манерами: занимательное руководство по обучению с подкреплением
Вы когда-нибудь играли в игру, которую казалось невозможно пройти? Вы пытаетесь и пытаетесь, но всегда в конечном итоге проигрываете. Может быть, вы начнете замечать некоторые закономерности и придумывать стратегии, чтобы улучшить свои шансы. По сути, это и есть обучение с подкреплением. Все мы знаем знаменитый эксперимент, в котором Павлов приучал собак выделять слюну при звуке колокольчика. Но какое это имеет отношение к обучению с подкреплением (RL)? Что ж, получается, что RL..
Решение задачи динамического программирования с помощью обучения с подкреплением.
Динамическое программирование - это решение большой рекурсивной проблемы путем разделения ее на подзадачи. Везде, где мы видим рекурсивное решение, которое имеет повторяющиеся вызовы для одних и тех же входных данных, мы можем оптимизировать его с помощью динамического программирования. Идея состоит в том, чтобы просто сохранить результаты подзадач, чтобы нам не приходилось повторно вычислять их, когда это понадобится позже. Машинное обучение - это заставить компьютер учиться..
Модель Бесплатного обучения с подкреплением
На данный момент обучение с подкреплением - одна из самых захватывающих ветвей искусственного интеллекта. Это позволило нам добиться значительного прогресса в таких областях, как автономные транспортные средства, робототехника и видеоигры. Возможно, самым известным его достижением стало избиение чемпиона мира по игре в го, что раньше многие считали невозможным. Сегодня мы рассмотрим два самых известных алгоритма обучения с подкреплением, SARSA и Q-обучение , и то, как их можно применить..
Q-Learning: когда роботы учатся править миром
Добро пожаловать в мир обучения с подкреплением! Вы когда-нибудь чувствовали, что застряли в лабиринте без выхода? Это именно та проблема, которую Q-Learning решает для агентов в среде обучения с подкреплением. В этом блоге мы рассмотрим основы Q-Learning, популярного алгоритма в этой области. Q-Learning — это метод RL, который позволяет нам изучить оптимальную политику для агента в среде. «Q» в Q-Learning означает Q-значения, которые являются ожидаемой наградой за выполнение..