Untuk pertanyaan yang terkait dengan pembelajaran yang dikendalikan oleh penguatan positif eksternal atau sinyal umpan balik negatif atau keduanya, di mana pembelajaran dan penggunaan apa yang telah dipelajari sejauh ini terjadi secara bersamaan.
Apa perbedaan antara pembelajaran penguatan model dan berbasis model? Tampaknya bagi saya bahwa setiap pelajar yang bebas model, belajar melalui coba-coba, dapat dibingkai ulang sebagai berbasis model. Dalam hal itu, kapankah pelajar yang bebas model
Sejauh yang saya mengerti, Q-learning dan gradien kebijakan (PG) adalah dua pendekatan utama yang digunakan untuk memecahkan masalah RL. Sementara Q-learning bertujuan untuk memprediksi imbalan dari tindakan tertentu yang diambil dalam keadaan tertentu, gradien kebijakan langsung memprediksi...
Saya ingin membuat AI yang bisa memainkan lima-dalam-baris / gomoku. Seperti yang saya sebutkan dalam judul, saya ingin menggunakan pembelajaran penguatan untuk ini. Saya menggunakan metode gradien kebijakan , yaitu REINFORCE, dengan baseline. Untuk perkiraan nilai dan fungsi kebijakan, saya...
Misalnya, judul makalah ini berbunyi: "Contoh Aktor-Kritik yang Efisien dengan Putar Ulang Pengalaman". Apa efisiensi sampel , dan bagaimana pentingnya sampling dapat digunakan untuk
Saya belajar penguatan belajar dan variasinya. Saya mulai mendapatkan pemahaman tentang bagaimana algoritma bekerja dan bagaimana mereka berlaku untuk MDP. Yang tidak saya mengerti adalah proses mendefinisikan status MDP. Dalam sebagian besar contoh dan tutorial, mereka mewakili sesuatu yang...
Apakah ada cara untuk mengajarkan pembelajaran penguatan dalam aplikasi selain game? Satu-satunya contoh yang dapat saya temukan di Internet adalah agen permainan. Saya mengerti bahwa VNC mengendalikan input ke game melalui jaringan penguatan. Apakah mungkin untuk mengatur ini dengan mengatakan...
Saya telah melihat pembelajaran penguatan, dan secara khusus bermain-main dengan menciptakan lingkungan saya sendiri untuk digunakan dengan OpenAI Gym AI. Saya menggunakan agen dari proyek stable_baselines untuk mengujinya. Satu hal yang saya perhatikan di hampir semua contoh RL adalah bahwa...
Ketika merancang solusi untuk masalah-masalah seperti Lunar Lander di OpenAIGym , Reinforcement Learning adalah cara yang menggoda untuk memberikan agen kontrol tindakan yang memadai agar berhasil mendarat. Tapi apa contoh di mana algoritma sistem kontrol, seperti pengontrol PID , akan melakukan...
Algoritma Q-learning tabular dijamin untuk menemukan fungsi QQQ optimal , Q∗Q∗Q^* , asalkan kondisi berikut (kondisi Robbins-Monro ) mengenai tingkat pembelajaran terpenuhi ∑tαt(s,a)=∞∑tαt(s,Sebuah)=∞\sum_{t} \alpha_t(s, a) = \infty ∑tα2t(s,a)<∞∑tαt2(s,Sebuah)<∞\sum_{t} \alpha_t^2(s, a) <...
Aku akan melalui ini pelaksanaan DQN dan saya melihat bahwa pada baris 124 dan 125 dua jaringan yang berbeda Q telah diinisialisasi. Dari pemahaman saya, saya pikir satu jaringan memprediksi tindakan yang tepat dan jaringan kedua memprediksi nilai target Q untuk menemukan kesalahan...
Saya mengkode model pembelajaran penguatan dengan agen PPO berkat perpustakaan Tensorforce yang sangat baik , dibangun di atas Tensorflow. Versi pertama sangat sederhana dan saya sekarang menyelam ke lingkungan yang lebih kompleks di mana semua tindakan tidak tersedia di setiap
Sebagai seorang siswa yang ingin mengerjakan pembelajaran mesin, saya ingin tahu bagaimana mungkin untuk memulai studi saya dan bagaimana mengikutinya agar tetap up-to-date. Misalnya, saya bersedia mengerjakan masalah RL dan MAB, tetapi ada banyak literatur tentang topik ini. Selain itu, topik ini...
Saya membaca buku Reinforcement Learning: An Introduction oleh Richard S. Sutton dan Andrew G. Barto (draft lengkap, 5 November 2017). Pada halaman 271, pseudo-code untuk Metode Gradient Kebijakan-Gradien Episodik disajikan. Melihat pseudo-code ini saya tidak bisa mengerti mengapa tampaknya...
Optimalisasi Kebijakan Wilayah Tepercaya (TRPO) dan Optimasi Kebijakan Proksimal (PPO) adalah dua algoritma gradien kebijakan canggih. Saat menggunakan tindakan kontinu tunggal, biasanya, Anda akan menggunakan beberapa distribusi probabilitas (misalnya, Gaussian) untuk fungsi kerugian. Versi...
Apakah kebijakan optimal selalu stokastik (yaitu, peta dari negara ke distribusi probabilitas atas tindakan) jika lingkungan juga stokastik? Secara intuitif, jika lingkungan bersifat deterministik (yaitu, jika agen dalam keadaan sss dan mengambil tindakan aaa , maka keadaan selanjutnya s′s′s'...
Dalam matematika, kata operator dapat merujuk ke beberapa konsep yang berbeda tetapi terkait. Operator dapat didefinisikan sebagai fungsi antara dua ruang vektor, dapat didefinisikan sebagai fungsi di mana domain dan codomain adalah sama, atau dapat didefinisikan sebagai fungsi dari fungsi (yang...
Untuk yang terbaik dari pemahaman saya, algoritma pencarian pohon Carlo Carlo (MCTS) adalah alternatif untuk minimum untuk mencari pohon node. Ini bekerja dengan memilih langkah (umumnya, yang memiliki peluang tertinggi untuk menjadi yang terbaik), dan kemudian melakukan permainan acak saat...
Dalam robotika, teknik pembelajaran penguatan digunakan untuk menemukan pola kontrol untuk robot. Sayangnya, sebagian besar metode gradien kebijakan secara statistik bias yang dapat membawa robot dalam situasi yang tidak aman, lihat halaman 2 di Jan Peters dan Stefan Schaal: Penguatan pembelajaran...
Saya menemukan permainan papan catur. Saya membangun mesin sehingga bisa bermain secara otonom. Mesin pada dasarnya adalah pohon keputusan. Ini disusun oleh: Fungsi pencarian yang di setiap node menemukan semua langkah hukum yang mungkin Fungsi evaluasi yang memberikan nilai numerik ke posisi...
Sebagian besar pengantar bidang MDP dan pembelajaran Penguatan fokus secara eksklusif pada domain di mana variabel ruang dan tindakan adalah bilangan bulat (dan terbatas). Dengan cara ini kami diperkenalkan dengan cepat ke Iterasi Nilai, Q-Learning, dan sejenisnya. Namun aplikasi yang paling...