Seperangkat strategi dinamis dimana algoritma dapat mempelajari struktur lingkungan online dengan secara adaptif mengambil tindakan yang terkait dengan hadiah yang berbeda untuk memaksimalkan imbalan yang diperoleh.
Situs web kecerdasan buatan mendefinisikan pembelajaran di luar kebijakan dan di-kebijakan sebagai berikut: "Pelajar di luar kebijakan mempelajari nilai kebijakan optimal secara independen dari tindakan agen. Pembelajaran Q adalah pelajar di luar kebijakan. Pelajar di luar kebijakan mempelajari...
Saya belajar sendiri tentang penguatan pembelajaran, dan mencoba memahami konsep diskon hadiah. Jadi hadiah itu diperlukan untuk memberi tahu sistem pasangan tindakan negara mana yang baik, dan mana yang buruk. Tapi yang tidak saya mengerti adalah mengapa hadiah diskon diperlukan. Mengapa harus...
Komputer sudah lama bisa bermain catur menggunakan teknik "brute-force", mencari ke kedalaman tertentu dan kemudian mengevaluasi posisi. Namun komputer AlphaGo, hanya menggunakan JST untuk mengevaluasi posisi (itu tidak melakukan pencarian mendalam sejauh yang saya tahu). Apakah mungkin untuk...
Pembelajaran terawasi 1) Manusia membangun classifier berdasarkan input dan output data 2) Pengklasifikasi tersebut dilatih dengan serangkaian data pelatihan 3) Klasifikasi itu diuji dengan serangkaian data uji 4) Penempatan jika output memuaskan Untuk digunakan ketika, "Saya tahu cara...
Algoritme bandit yang paling terkenal adalah UCB yang memopulerkan kelas algoritma ini. Sejak itu saya kira sekarang ada algoritma yang lebih baik. Apa algoritma terbaik saat ini (dalam hal kinerja empiris atau batas teoritis)? Apakah algoritma ini optimal dalam beberapa
Saya mencoba melakukan analisis deret waktu dan saya baru di bidang ini. Saya memiliki hitungan harian acara dari 2006-2009 dan saya ingin menyesuaikan model deret waktu untuk itu. Inilah kemajuan yang telah saya buat: timeSeriesObj =
Setelah bermain Angry Birds terlalu banyak, saya mulai mengamati strategi saya sendiri. Ternyata saya mengembangkan pendekatan yang sangat spesifik untuk mendapatkan 3 bintang di setiap level. Itu membuat saya bertanya-tanya tentang tantangan mengembangkan sistem pembelajaran mesin yang akan mampu...
Baru-baru ini saya menemukan kata "Pembelajaran Penguatan Berulang". Saya mengerti apa itu "Jaringan Syaraf Berulang" dan apa itu "Pembelajaran Penguatan", tetapi tidak dapat menemukan banyak informasi tentang apa itu "Pembelajaran Penguatan Berulang". Dapatkah seseorang menjelaskan kepada saya...
SARSA dan Pembelajaran Q keduanya adalah algoritma pembelajaran penguatan yang bekerja dengan cara yang sama. Perbedaan yang paling mencolok adalah bahwa SARSA memiliki kebijakan sementara Q Learning tidak aktif. Aturan pembaruan adalah sebagai berikut: Q
Saat mempelajari Penguatan Pembelajaran, saya telah menemukan banyak bentuk fungsi hadiah: , R ( s , a , s ′ ) , dan bahkan fungsi hadiah yang hanya bergantung pada keadaan saat ini. Karena itu, saya menyadari itu tidak mudah untuk 'membuat' atau 'mendefinisikan' fungsi
Dalam makalah DeepMind tentang video game Deep Q-Learning untuk Atari (di sini ), mereka menggunakan metode epsilon-serakah untuk eksplorasi selama pelatihan. Ini berarti bahwa ketika suatu tindakan dipilih dalam pelatihan, tindakan tersebut dapat dipilih sebagai tindakan dengan nilai q tertinggi,...
Mengapa huruf Q dipilih atas nama Q-learning? Sebagian besar huruf dipilih sebagai singkatan, seperti singkatan kebijakan dan singkatan nilai. Tapi saya tidak berpikir Q adalah singkatan dari kata apa
Sepertinya definisi pembelajaran terawasi adalah subset dari pembelajaran penguatan, dengan jenis fungsi hadiah tertentu yang didasarkan pada data berlabel (sebagai lawan dari informasi lain di lingkungan). Apakah ini penggambaran yang
Bandit multi-lengan bekerja dengan baik dalam situasi di mana Anda memiliki pilihan dan Anda tidak yakin mana yang akan memaksimalkan kesejahteraan Anda. Anda dapat menggunakan algoritme untuk beberapa situasi kehidupan nyata. Sebagai contoh, belajar bisa menjadi bidang yang baik: Jika seorang...
Saya telah menerapkan Q-Learning seperti yang dijelaskan dalam, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Untuk sekitar. T (S, A) Saya menggunakan struktur jaringan saraf seperti berikut, Aktivasi sigmoid Input, jumlah input + 1 untuk neuron Aksi (Semua Input...
Saya mencoba memahami makalah terkenal "Bermain Atari dengan Pembelajaran Penguatan Jauh" ( pdf ). Saya tidak jelas tentang perbedaan antara zaman dan episode . Dalam algoritma , loop luar lebih dari episode , sedangkan pada gambar sumbu x diberi label zaman . Dalam konteks pembelajaran penguatan,...
Konteks : Saya ingin menggambar garis di sebar yang tidak tampak parametrik, oleh karena itu saya gunakan geom_smooth()di ggplotdalam R. Secara otomatis mengembalikan geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x'...
Pembelajaran Penguatan: Suatu Pengantar. Edisi kedua, dalam proses ., Richard S. Sutton dan Andrew G. Barto (c) 2012, hlm. 67-68. Memecahkan tugas pembelajaran penguatan berarti, secara kasar, menemukan kebijakan yang mencapai banyak penghargaan dalam jangka panjang. Untuk MDP terbatas, kita...
Dalam makalah DeepMind tahun 2015 tentang pembelajaran penguatan dalam, ia menyatakan bahwa "Upaya sebelumnya untuk menggabungkan RL dengan jaringan saraf sebagian besar gagal karena pembelajaran yang tidak stabil". Makalah ini kemudian mencantumkan beberapa penyebabnya, berdasarkan korelasi antar...
Saya telah membaca tentang sejumlah algoritma untuk memecahkan masalah bandit n-bersenjata seperti -greedy, softmax, dan UCB1, tapi saya mengalami beberapa masalah memilah pendekatan apa yang terbaik untuk meminimalkan penyesalan.ϵϵ\epsilon Apakah ada algoritma optimal yang diketahui untuk...