Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Мы уникальны для алгоритмов обучения?
Мы уникальны для алгоритмов обучения?
Мы говорим, что алгоритмы обучения не могут захватить мир. Но это неправда. Оставим математику в стороне и просто подумаем с чисто философской точки зрения. Превосходят ли люди алгоритмы обучения?
Мы говорим, что люди способны мыслить. Но что думает? Разве это не набор опыта и обучение на подобных примерах, которые приводят нас к процессу обдумывания решений, когда мы рассматриваем новую проблему. Алгоритмы обучения могут делать то же самое...
Гиперпараметры в Deep RL
Практический курс RL — часть 6
Гиперпараметры в Deep RL имеют решающее значение для успешного обучения агентов. В сегодняшнем уроке мы узнаем, как найти тех, кто сделает вас счастливым разработчиком Deep RL.
Добро пожаловать на курс ❤️
Добро пожаловать в часть 6 практического курса по обучению с подкреплением, который проведет вас с нуля до HERO 🦸♂️.
Это то, что сделано до сих пор:
Введение в обучение с подкреплением Табличное Q-обучение Табулярная САРСА Линейное..
Обучение с подкреплением для всех
Что такое обучение с подкреплением?
Как и многие другие проблемы машинного обучения или, в более общем смысле, проблемы ИИ, RL также может быть пугающим, если начать непосредственно с полной задачи и формальных математических определений, поэтому давайте начнем с общего определения RL как набора как задач, так и представлений. это означает, что у нас есть как проблемы RL, так и методы RL для решения этого класса проблем. Более формально, когда мы работаем над проблемой обучения с..
Обучение с временной разницей для обучения с подкреплением
Задача прогнозирования TD, SARSA, Q-Learning и R-Learning.
Введение в TD
Обучение TD (Temporal Difference) представляет собой комбинацию методов Монте-Карло и методов динамического программирования . С одной стороны, как и методы Монте-Карло, методы TD учатся непосредственно на необработанном опыте без модели динамики окружающей среды. С другой стороны, как и методы динамического программирования, методы TD обновляют оценки шаг за шагом, а не эпизод за эпизодом, как..
Игра с подкреплением
Это сообщение в блоге посвящено написанному мною небольшому сценарию, который поможет вам понять основные концепции обучения с подкреплением.
Недавно я наткнулся на доклад Ричарда Саттона из Microsoft под названием Учебное пособие: Введение в обучение с подкреплением с помощью аппроксимации функций . В этом уроке он демонстрирует инструмент, написанный на общем Lisp, я попытался воспроизвести ту же игру на python - github .
В этой игре игрок - агент. Итак, в мире обучения с..
Лучшие статьи по глубокому обучению с подкреплением, часть 1
Управление движениями четвероногих роботов с помощью глубокого обучения с подкреплением ( arXiv )
Автор: Сунву Ким , Макс Сорокин , Джехи Ли , Сехун Ха
Аннотация . Интерфейс управления на основе движения обещает гибкие операции робота в опасных условиях за счет объединения интуиции пользователя с двигательными возможностями робота. Однако разработка интерфейса движения для негуманоидных роботов, таких как четвероногие или шестиногие, не является простой задачей, поскольку..
Концептуальные сети: сочетание предметной экспертизы и машинного обучения для создания промышленного ИИ
Большая часть разговоров об ИИ сосредоточена на таких проблемах, как анализ данных (интеллектуальный анализ данных, сегментация клиентов), прогнозирование (прогнозирование оттока, обнаружение мошенничества, рекомендации по продукту) и восприятие (распознавание лиц, языковой перевод, идентификация птиц).
Как правило, такого рода проблемы ИИ конечны, ограничены и относительно не подвержены риску. Никто не умрет, если вы порекомендуете покупателю не ту книгу, неправильно опознаете певчую..
