Zestaw dynamicznych strategii, dzięki którym algorytm może poznać strukturę środowiska online poprzez adaptacyjne podejmowanie działań związanych z różnymi nagrodami, tak aby zmaksymalizować zarobione nagrody.
Witryna sztucznej inteligencji definiuje uczenie się poza polityką i nauczanie na zasadach w następujący sposób: „Osoba ucząca się poza polityką poznaje wartość optymalnej polityki niezależnie od działań agenta. Q-learning jest osobą uczącą się poza polityką. Uczący się polityki poznaje wartość...
Uczę się o uczeniu się przez wzmocnienie i staram się zrozumieć koncepcję nagrody dyskontowej. Zatem nagroda jest konieczna, aby powiedzieć systemowi, które pary stan-działanie są dobre, a które złe. Ale nie rozumiem, dlaczego zniżka jest konieczna. Dlaczego miałoby mieć znaczenie, czy dobry stan...
Komputery od dawna potrafią grać w szachy za pomocą techniki „brute-force”, szukając określonej głębokości, a następnie oceniając pozycję. Komputer AlphaGo używa jednak tylko ANN do oceny pozycji (o ile mi wiadomo, nie dokonuje głębokiego przeszukiwania). Czy można stworzyć silnik szachowy, który...
Nadzorowana nauka 1) Ludzka tworzy klasyfikator oparty na wejściowych i wyjściowych danych 2) Ten klasyfikator jest szkolony przy użyciu zestawu danych szkoleniowych 3) Ten klasyfikator jest testowany z testowym zestawem danych 4) Wdrożenie, jeśli wynik jest zadowalający Do użycia, gdy: „Wiem,...
Najbardziej znanym algorytmem bandyty jest górna granica ufności (UCB), która spopularyzowała tę klasę algorytmów. Od tego czasu zakładam, że są teraz lepsze algorytmy. Jaki jest obecnie najlepszy algorytm (pod względem wydajności empirycznej lub granic teoretycznych)? Czy ten algorytm jest w...
Próbuję przeprowadzić analizę szeregów czasowych i jestem nowy w tej dziedzinie. Codziennie liczę wydarzenie z lat 2006-2009 i chcę dopasować do niego model szeregów czasowych. Oto postęp, który poczyniłem: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Otrzymany...
Po zagraniu zbyt dużej ilości Angry Birds zacząłem obserwować własne strategie. Okazuje się, że opracowałem bardzo specyficzne podejście do uzyskania 3 gwiazdek na każdym poziomie. To sprawiło, że zastanawiałem się nad wyzwaniami związanymi z opracowaniem systemu uczenia maszynowego, który byłby w...
Ostatnio natknąłem się na słowo „Recurrent Reinforcement Learning”. Rozumiem, czym jest „Recurrent Neur Network” i czym jest „Reinforcement Learning”, ale nie mogłem znaleźć wielu informacji na temat tego, czym jest „Recurrent Reinforcement Learning”. Czy ktoś może mi wyjaśnić, czym jest „uczenie...
SARSA i Q Learning to algorytmy uczenia wzmacniającego, które działają w podobny sposób. Najbardziej uderzającą różnicą jest to, że SARSA jest na polisie, podczas gdy Q Learning jest na polisie. Reguły aktualizacji są następujące: Q
Studiując uczenie się przez wzmocnienie, natknąłem się na wiele form funkcji nagrody: , R ( s , a , s ′ ) , a nawet funkcji nagrody, która zależy tylko od bieżącego stanu. Powiedziawszy to, zdałem sobie sprawę, że nie jest łatwo „stworzyć” lub „zdefiniować” funkcję...
W artykule DeepMind na temat Deep Q-Learning dla gier wideo Atari ( tutaj ) używają one chciwości epsilon do eksploracji podczas treningu. Oznacza to, że gdy akcja zostanie wybrana podczas treningu, zostanie wybrana albo jako akcja o najwyższej wartości q, albo akcja losowa. Wybór między tymi dwoma...
Dlaczego litera Q została wybrana w imieniu Q-learningu? Większość liter jest wybieranych jako skrót, na przykład oznacza ππ\pistrategię, a vvv oznacza wartość. Ale nie sądzę, że Q jest skrótem dowolnego
Wydaje się, że definicja nadzorowanego uczenia jest podzbiorem uczenia wzmacniającego, ze szczególnym rodzajem funkcji nagrody opartej na danych oznaczonych (w przeciwieństwie do innych informacji w środowisku). Czy to dokładne
Uczenie się przez zbrojenie: wprowadzenie. Druga edycja, w toku ., Richard S. Sutton i Andrew G. Barto (c) 2012, s. 67–68. Rozwiązanie zadania polegającego na uczeniu się o wzmocnieniu oznacza z grubsza znalezienie polityki, która na dłuższą metę osiągnie wiele nagród. W przypadku skończonych...
Wieloręcy bandyci działają dobrze w sytuacjach, w których masz wybór i nie jesteś pewien, który z nich zmaksymalizuje twoje zdrowie. Możesz użyć algorytmu do niektórych rzeczywistych sytuacji. Na przykład nauka może być dobrą dziedziną: Jeśli dziecko uczy się stolarstwa i jest w tym kiepski,...
Wdrożyłem Q-Learning zgodnie z opisem w http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf W celu ok. Q (S, A) Używam struktury sieci neuronowej, jak poniżej, Aktywacja Sigmoid Wejścia, liczba wejść + 1 dla neuronów akcji (wszystkie wejścia skalowane 0-1) Wyjścia,...
Kontekst : Chcę, aby narysować linię na wykresie rozrzutu, że nie pojawia się parametryczne, dlatego używam geom_smooth()w ggplotw R. Automatycznie zwraca geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change...
Próbuję zrozumieć słynny artykuł „Playing Atari with Deep Reinforcement Learning” ( pdf ). Nie jestem pewien, jaka jest różnica między epoką a epizodem . W algorytmie zewnętrzna pętla kończy się epizodami , natomiast na rysunku oś x jest oznaczona epoką . W kontekście uczenia się przez wzmacnianie...
W artykule DeepMind z 2015 r. Na temat uczenia się głębokiego wzmacniania stwierdzono, że „poprzednie próby połączenia RL z sieciami neuronowymi były w dużej mierze nieudane z powodu niestabilnego uczenia się”. Następnie w artykule wymieniono niektóre przyczyny tego zjawiska, oparte na korelacjach...
Czytałem o wielu algorytmów rozwiązywania problemów n uzbrojonych bandyckie jak -greedy, Softmax i UCB1, ale mam pewne problemy z sortowaniem przez co jest najlepsze podejście do minimalizacji żal.ϵϵ\epsilon Czy istnieje znany optymalny algorytm rozwiązywania problemu n-uzbrojonego bandyty? Czy...