Статьи по теме reinforcement-learning

Публикации по теме 'reinforcement-learning'

Раздача комментариев к статьям с использованием нейронной сети с подкреплением

Не смотрите комментарии . Когда вы позволяете пользователям оставлять комментарии к вашим содержательным страницам, вы сталкиваетесь с проблемой, которую не все из них стоит показывать - проблема, которую трудно решить, отсюда и пословица. В этой статье я покажу, как эта проблема была решена с помощью обучения с подкреплением во время обслуживания на сайтах с контентом Yahoo, используя платформу с открытым исходным кодом Vespa для создания масштабируемого производственного решения...

3 Алгоритмы актер-критик

Это третья статья из серии, в которой я резюмирую лекции с CS285, прочитанные профессором Сергеем Левиным, которому все заслуги принадлежат. Все изображения взяты из его лекций. Эта статья , которую я написал, представляет собой введение в глубокое обучение с подкреплением. Алгоритмы актор-критик основаны на структуре градиента политики, которую мы обсуждали в этой статье . Кроме того, они также дополнены функциями изученного значения и Q-функциями. Улучшение градиента политики..

Почему я считаю, что инструменты RL имеют значение

Почему я считаю, что инструменты RL имеют значение Инструменты, которые мы используем, влияют на проводимые нами исследования, и, несмотря на то, что существует много хороших инструментов RL, все еще есть области, в которых инструменты необходимо создавать. Чтобы узнать больше о подобных темах или прочитать оригинал статьи, нажмите здесь . Инструменты RL, которые есть у каждого Может быть, я ошибаюсь, но я думаю, что у каждого исследователя RL есть какие-то инструменты, которые..

Тенденции ИИ 2022 — IV — Усиленное обучение

Усиленное обучение — это ветвь машинного обучения, в которой специалисты по обработке и анализу данных фокусируются на принятии решений и обучении на основе вознаграждения. Обучение с подкреплением работает, изучая окружающую среду и корректируя ее поведение, чтобы максимизировать вознаграждение. Это имитирует то, как мы учимся: мы не всегда получаем положительное подкрепление, делаем ошибки и идем путем проб и ошибок, чтобы достичь своих целей. Обучение с подкреплением широко..

Состояния, действия, награды - интуиция, лежащая в основе обучения с подкреплением

Что такое обучение с подкреплением и как алгоритм RL работает на практике? В 2014 году Google приобрел британский стартап DeepMind за полмиллиарда долларов. Дорогая цена, но инвестиции, похоже, окупились во много раз только благодаря той рекламе, которую генерирует DeepMind. Исследователи машинного обучения знают DeepMind за частые прорывы в области глубокого обучения с подкреплением. Но компания также привлекла внимание широкой публики, особенно благодаря своим успехам в создании..

Том 3a: Snake.py — Обучение с подкреплением

Введение Добро пожаловать в увлекательный мир обучения с подкреплением (RL) и разработки игр на Python ! В этой серии статей на Medium мы отправимся в захватывающее путешествие, в котором объединим мощь программирования Python и алгоритмов RL для создания интеллектуального агента, способного освоить классическую аркадную игру: Snake! В этой статье мы представим введение в RL, рассмотрим классическую игру Snake и проведем вас через пошаговый процесс написания вашей собственной..

Типы обучения в нейронных сетях

Когда система нейронной сети обучается, она создает внутреннюю модель выборочных данных. Эти модели представлены в терминах векторов структурных весов. Алгоритмы обучения определяют зависящую от архитектуры процедуру кодирования информации в веса для создания внутренних моделей. Это обучение происходит путем непрерывного изменения силы связи (синаптических весов). Система обучается тремя способами. Контролируемое обучение : Мы знаем, что для любой сети с набором дискретных..