Публикации по теме 'q-learning'
Краткое содержание учебного курса по глубокому обучению с подкреплением (RL): лекция 1
Этот пост представляет собой резюме лекции 1 Deep RL Bootcamp 2017 в Калифорнийском университете в Беркли. Все рисунки, уравнения и текст взяты из слайдов лекций и видеороликов, доступных здесь .
Проблемы RL моделируются как Марковские процессы принятия решений (MDP). В MDP есть агент, который взаимодействует с окружающей средой. Агент может наблюдать за состоянием ( s_t ) и вознаграждением ( r_t) , а также выполнять действие ( a_t) . В результате его действия среда изменится на..
Обучение с подкреплением
- Узкая глубина
«Предсказание будущего — это не магия, это искусственный интеллект»
-Дэйв Уотерс
Привет,
Сегодня мы собираемся продолжить последнюю сессию обучения с подкреплением - интуитивный подход.
На сегодняшнем занятии мы в основном поговорим об уравнении Беллмана и Q-Learning.
Хорошо, давайте начнем.
В последней статье мы рассмотрели проблему лабиринта вместе с уравнением Беллмана, как указано ниже:
Здесь V(s) представляют значение v в любом..
Изучение Q-Learning — Решение и экспериментирование с CartPole-v1 от openAI Gym — Часть 1
Предупреждение: я совершенно новичок в машинном обучении, ведении блогов и т. д., поэтому действуйте осторожно.
В этой части серии я создам и попытаюсь объяснить решение для среды openAI Gym CartPole-v1 . В следующих частях я попытаюсь поэкспериментировать с переменными, чтобы увидеть, как они влияют на процесс обучения.
Мой код в значительной степени основан на серии руководств по Q-обучению от sentdex , но я столкнулся с некоторыми проблемами, которые мне пришлось решать..
Основная концепция Q-Learning
Некоторое время я собирался написать об обучении с подкреплением. Потратив несколько месяцев на изучение того, как это сделать, и после прочтения исследовательских работ, я пришел к выводу, что проводить обучение с подкреплением довольно сложно. Я почувствовал необходимость объяснить Q-обучение простым языком. «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением» Владимира Мних была одной из первых статей, которые я прочитал, чтобы написать этот пост. Есть довольно много абстрактных..
Обучение с подкреплением — Применить ИИ в открытой среде
Обучение с подкреплением — это типы нейронных сетей, которые решают проблему, которую другие методы обучения не могут решить в открытой среде. Давайте рассмотрим основы машинного обучения и узнаем, как применять метод обучения с подкреплением в играх Flappy Bird и Mario.
Введение
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта . Оно включает обучение с супервизором, обучение без учителя, обучение с подкреплением и их комбинацию. С появлением идей искусственной нейронной..
Руководство для новичков по обучению с подкреплением и его базовая реализация с нуля
Основы обучения с подкреплением с помощью аналогий из реального мира и учебное пособие по обучению самоуправляемой кабины для посадки и высадки пассажиров в нужных местах с использованием Python from Scratch.
Большинство из вас, вероятно, слышали об искусственном интеллекте, который самостоятельно учится играть в компьютерные игры. Очень популярным примером является Deepmind , который попал в новости и покорил мир, когда их программа AlphaGo победила чемпиона мира по го из..
Введение в обучение с подкреплением: Q-Learning 101
Q-Learning впервые был представлен в 1989 году Кристофером Уоткинсом как расширение парадигмы динамического программирования . Q-обучение также послужило основой для некоторых потрясающих достижений в области глубокого обучения с подкреплением, появившихся в результате Google DeepMind в 2013 году , и помогло вывести эти методы на карту. Но прежде чем мы начнем учиться играть в игры Atari, давайте сначала сосредоточимся на создании основ, сосредоточившись на табличном Q-обучении ...
