Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Состояния убеждений в POMDP для обучения с подкреплением (RL)
Поскольку в проблемах POMDP агент не имеет доступа к истинному базовому состоянию, как описано здесь:
Размещение заказа, подход к обучению с подкреплением: определение проблемы и моделирование
Эта серия сообщений в блоге предназначена для обзора модели размещения, разработанной в Eveince . В первой части этой серии мы опишем обязанности по размещению заказов, дадим формальное определение проблемы и рассмотрим моделирование проблемы, выполненное в Eveince. В следующих постах мы подробно рассмотрим необходимые компоненты для использования обучения с подкреплением для оптимального размещения заказов, проблемы и практические советы по обучению такой модели.
Несколько компонентов..
Попытка решить CarPole, ничего не гугля
Что такое КартПол?
CartPole — это задача среды OpenAI, целью которой является проверка вашей способности запрограммировать решение для балансировки шеста, прикрепленного к тележке, как показано ниже. Если шест смещается более чем на 15 градусов от вертикали, вы проигрываете, а если тележка смещается за экран, вы проигрываете. У меня есть только теоретические знания об обучении с подкреплением, поэтому я попытался найти решение без поиска в Google. Вот что я сделал.
Состояние и..
Бумага для обучения с подкреплением Чтение ~ Планирование с распространением для гибкого синтеза поведения
Планирование с помощью Diffusion для гибкого синтеза поведения Diffuser – это вероятностная модель диффузионного шумоподавления, планирующая путем итеративного уточнения случайно выбранных шумов. The… diffusion-planning.github.io
В статье представлен новый подход к обучению с подкреплением на основе моделей, в котором максимально возможная часть процесса оптимизации траектории включена в задачу выборки. Это отличается от традиционных..
Революция ИИ: хорошее, плохое, злое
Примечание. Этот пост касается статьи , которую я настоятельно рекомендую всем прочитать, чтобы получить общее представление о ее контексте, чтобы иметь дело с моим продолжением.
Если вы находитесь в режиме TL;DR, вот очень краткое изложение этой статьи:
Согласно усредненным мнениям экспертов по искусственному интеллекту и футуристов, человечество сможет создать полноценный искусственный сверхразум [ИСИ] в 2060 году. положительное или очень отрицательное влияние на человечество:..
Создание модели обучения с подкреплением с помощью Tensorflow
Итак, я был на YouTube и увидел это потрясающее видео о том, как ИИ играет в прятки! (Это всего несколько минут, и это действительно интересно.) Мне было интересно, как это работает, и я узнал, что это связано с силой обучения с подкреплением .
Обучение с подкреплением — интересная часть машинного обучения. Вместо того, чтобы просто предсказывать числа или распознавать изображения, он фактически взаимодействует с окружающей средой. Модель обучения с подкреплением может выполнять..
Машинное обучение 101: введение
Машинное обучение — одна из самых интригующих и многообещающих областей информатики на данный момент. Это изменило наш подход к анализу данных, позволив нам принимать более эффективные решения, автоматизировать процессы и даже разрабатывать новые продукты и услуги. Поскольку объем данных, генерируемых предприятиями, растет экспоненциально, растет и спрос на навыки машинного обучения.
Но что такое машинное обучение и как оно работает?
Машинное обучение — это область искусственного..