Eine Reihe dynamischer Strategien, mit denen ein Algorithmus die Struktur einer Umgebung online lernen kann, indem er adaptiv Aktionen ausführt, die mit verschiedenen Belohnungen verbunden sind, um die erzielten Belohnungen zu maximieren.
Die Website für künstliche Intelligenz definiert das Lernen außerhalb der Politik und innerhalb der Politik wie folgt: "Ein außervertraglicher Lernender lernt den Wert der optimalen Richtlinie unabhängig von den Aktionen des Agenten. Q-Learning ist ein außervertraglicher Lernender. Ein...
Ich unterrichte mich selbst über das Lernen der Bestärkung und versuche, das Konzept der ermäßigten Belohnung zu verstehen. Die Belohnung ist also notwendig, um dem System mitzuteilen, welche State-Action-Paare gut und welche schlecht sind. Aber was ich nicht verstehe, ist, warum die vergünstigte...
Computer sind seit langem in der Lage, Schach mit einer "Brute-Force" -Technik zu spielen, bis zu einer bestimmten Tiefe zu suchen und dann die Position zu bewerten. Der AlphaGo-Computer verwendet jedoch nur eine ANN, um die Positionen auszuwerten (er führt meines Wissens keine Tiefensuche durch)....
Überwachtes Lernen 1) Ein menschliches baut einen Klassifizierer basierend auf Eingabe und Ausgabedaten 2) Dieser Klassifikator wird mit einem Trainingsdatensatz trainiert 3) Dieser Klassifikator wird mit einem Testdatensatz getestet 4) Bereitstellung, wenn die Ausgabe zufriedenstellend ist Um...
Der bekannteste Algorithmus für Banditen ist der Upper Confidence Bound (UCB), der diese Klasse von Algorithmen bekannt gemacht hat. Seitdem gehe ich davon aus, dass es jetzt bessere Algorithmen gibt. Was ist der derzeit beste Algorithmus (in Bezug auf empirische Leistung oder theoretische...
Ich versuche eine Zeitreihenanalyse durchzuführen und bin neu in diesem Bereich. Ich habe eine tägliche Zählung eines Ereignisses von 2006-2009 und möchte ein Zeitreihenmodell dazu passen. Hier sind die Fortschritte, die ich gemacht habe: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
Nachdem ich viel zu viel Angry Birds gespielt hatte, begann ich meine eigenen Strategien zu beobachten. Es stellt sich heraus, dass ich einen sehr spezifischen Ansatz entwickelt habe, um auf jeder Ebene 3 Sterne zu bekommen. Das brachte mich auf die Herausforderung, ein maschinelles Lernsystem zu...
Ich bin kürzlich auf das Wort "Recurrent Reinforcement Learning" gestoßen. Ich verstehe, was "Recurrent Neural Network" ist und was "Reinforcement Learning" ist, konnte aber nicht viele Informationen darüber finden, was "Recurrent Reinforcement Learning" ist. Kann mir jemand erklären, was ein...
In DeepMinds Artikel über Deep Q-Learning für Atari-Videospiele ( hier ) verwenden sie eine Epsilon-gierige Methode zur Erkundung während des Trainings. Dies bedeutet, dass bei Auswahl einer Aktion im Training diese entweder als Aktion mit dem höchsten q-Wert oder als zufällige Aktion ausgewählt...
SARSA und Q Learning sind beide Verstärkungslernalgorithmen, die auf ähnliche Weise funktionieren. Der auffälligste Unterschied ist, dass SARSA in der Politik ist, während Q Learning nicht in der Politik ist. Die Update-Regeln lauten wie folgt: Q Lernen: Q ( st, eint) ← Q ( st, eint) + α [ rt + 1+...
Während des Studiums von Reinforcement Learning bin ich auf viele Formen der Belohnungsfunktion gestoßen: , und sogar eine Belohnungsfunktion, die nur vom aktuellen Status abhängt. Allerdings wurde mir klar, dass es nicht sehr einfach ist, eine Belohnungsfunktion zu erstellen oder zu definieren.R (...
Warum wurde der Buchstabe Q im Namen von Q-learning gewählt? Die meisten Buchstaben werden als Abkürzung gewählt, z. B. steht ππ\pi für policy und vvv für value. Aber ich glaube nicht, dass Q eine Abkürzung für ein Wort
Es scheint, als ob die Definition des überwachten Lernens eine Teilmenge des verstärkenden Lernens ist, mit einer bestimmten Art von Belohnungsfunktion, die auf beschrifteten Daten basiert (im Gegensatz zu anderen Informationen in der Umgebung). Ist das eine genaue
Multi-Arm-Banditen funktionieren gut in Situationen, in denen Sie die Wahl haben und nicht sicher sind, welche Banditen Ihr Wohlbefinden maximieren. Sie können den Algorithmus für einige reale Situationen verwenden. Lernen kann zum Beispiel ein gutes Feld sein: Wenn ein Kind Tischlerei lernt und...
Ich habe Q-Learning implementiert, wie in http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Um ca. F (S, A) Ich verwende eine neuronale Netzwerkstruktur wie die folgende: Aktivierung Sigmoid Eingänge, Anzahl der Eingänge + 1 für Aktionsneuronen (alle Eingänge skaliert 0-1)...
Ich versuche die berühmte Zeitung "Atari spielen mit Deep Reinforcement Learning" ( pdf ) zu verstehen . Mir ist der Unterschied zwischen einer Epoche und einer Episode unklar . In Algorithmus befindet sich die äußere Schleife über Episoden , während in Abbildung 2 die x-Achse als Epoche bezeichnet...
Kontext : Ich möchte eine Linie in einem Streudiagramm zeichnen, die nicht parametrisch erscheint, daher verwende ich geom_smooth()in ggplotin R. Es gibt automatisch geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x'...
Ich habe über eine Reihe von Algorithmen zur Lösung von Problemen mit n-bewaffneten Banditen wie -greedy, Softmax und UCB1 gelesen, habe jedoch einige Probleme, herauszufinden, welcher Ansatz zur Minimierung von Bedauern am besten geeignet ist.ϵϵ\epsilon Gibt es einen bekannten optimalen...
In DeepMinds 2015 veröffentlichtem Artikel über vertieftes Lernen heißt es, dass "frühere Versuche, RL mit neuronalen Netzen zu kombinieren, größtenteils aufgrund von instabilem Lernen gescheitert waren". Der Aufsatz listet dann einige Ursachen auf, die auf Korrelationen zwischen den Beobachtungen...
Reinforcement Learning: Eine Einführung. Zweite Auflage, in Bearbeitung . Richard S. Sutton und Andrew G. Barto (c) 2012, S. 67-68. Das Lösen einer Bestärkungslernaufgabe bedeutet ungefähr, eine Politik zu finden, die auf lange Sicht eine Menge Belohnung bringt. Für endliche MDPs können wir eine...