Un ensemble de stratégies dynamiques par lesquelles un algorithme peut apprendre la structure d'un environnement en ligne en prenant de manière adaptative des actions associées à différentes récompenses afin de maximiser les récompenses gagnées.
Le site Web sur l' intelligence artificielle définit l'apprentissage hors politique et en ligne comme suit: "Un apprenant hors politique apprend la valeur de la politique optimale indépendamment des actions de l'agent. Q-learning est un apprenant hors politique. Un apprenant en politique découvre...
Je m'enseigne moi-même sur l'apprentissage par renforcement et j'essaie de comprendre le concept de récompense actualisée. La récompense est donc nécessaire pour indiquer au système quelles paires d’État-action sont bonnes et lesquelles sont mauvaises. Mais ce que je ne comprends pas, c'est...
Les ordinateurs peuvent depuis longtemps jouer aux échecs en utilisant une technique de «force brute», en cherchant à une certaine profondeur puis en évaluant la position. Cependant, l'ordinateur AlphaGo n'utilise qu'un ANN pour évaluer les positions (il ne fait aucune recherche en profondeur pour...
Enseignement supervisé 1) Un humain construit un classificateur basé sur des données d' entrée et de sortie 2) Ce classificateur est formé avec un ensemble de données de formation 3) Ce classificateur est testé avec un ensemble de données de test 4) Déploiement si le résultat est satisfaisant A...
L'algorithme de bandit le plus connu est la borne de confiance supérieure (UCB) qui a popularisé cette classe d'algorithmes. Depuis lors, je suppose qu'il existe désormais de meilleurs algorithmes. Quel est le meilleur algorithme actuel (en termes de performances empiriques ou de limites...
J'essaie de faire une analyse des séries chronologiques et je suis nouveau dans ce domaine. J'ai un décompte quotidien d'un événement de 2006-2009 et je veux y adapter un modèle de série chronologique. Voici les progrès que j'ai réalisés: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
Après avoir joué beaucoup trop d'Angry Birds, j'ai commencé à observer mes propres stratégies. Il s'avère que j'ai développé une approche très spécifique pour obtenir 3 étoiles à chaque niveau. Cela m'a fait me questionner sur les défis du développement d'un système d'apprentissage automatique...
Je suis récemment tombé sur le mot «apprentissage par renforcement récurrent». Je comprends ce qu'est un «réseau neuronal récurrent» et ce qu'est un «apprentissage par renforcement», mais je n'ai pas trouvé beaucoup d'informations sur ce qu'est un «apprentissage par renforcement récurrent»....
SARSA et Q Learning sont tous deux des algorithmes d'apprentissage par renforcement qui fonctionnent de manière similaire. La différence la plus frappante est que SARSA est en politique alors que Q Learning est hors politique. Les règles de mise à jour sont les suivantes: Apprentissage Q:...
En étudiant l'apprentissage par renforcement, j'ai rencontré de nombreuses formes de la fonction de récompense: , R ( s , a , s ′ ) , et même une fonction de récompense qui ne dépend que de l'état actuel. Cela dit, j'ai réalisé qu'il n'est pas très facile de «créer» ou de «définir» une fonction de...
Dans l'article de DeepMind sur Deep Q-Learning pour les jeux vidéo Atari ( ici ), ils utilisent une méthode epsilon-greedy pour l'exploration pendant la formation. Cela signifie que lorsqu'une action est sélectionnée pendant l'entraînement, elle est choisie soit comme action avec la valeur q la...
Pourquoi la lettre Q a été choisie au nom de Q-learning? La plupart des lettres sont choisies comme abréviation, comme pour politique et v pour valeur. Mais je ne pense pas que Q soit l'abréviation d'un
Il semble que la définition de l'apprentissage supervisé soit un sous - ensemble de l'apprentissage par renforcement, avec un type particulier de fonction de récompense qui est basée sur des données étiquetées (par opposition à d'autres informations dans l'environnement). Est-ce une représentation...
Les bandits multi-bras fonctionnent bien dans une situation où vous avez le choix et vous ne savez pas lequel maximisera votre bien-être. Vous pouvez utiliser l'algorithme pour certaines situations réelles. À titre d'exemple, l'apprentissage peut être un bon domaine: Si un enfant apprend la...
Apprentissage par renforcement: une introduction. Deuxième édition, en cours ., Richard S. Sutton et Andrew G. Barto (c) 2012, pp. 67-68. Résoudre une tâche d'apprentissage par renforcement signifie, en gros, trouver une politique qui obtient beaucoup de récompenses à long terme. Pour les MDP...
J'ai implémenté Q-Learning comme décrit dans, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Afin d'env. Q (S, A) J'utilise une structure de réseau neuronal comme la suivante, Sigmoïde d'activation Entrées, nombre d'entrées + 1 pour les neurones d'action (toutes les entrées...
J'essaie de comprendre le célèbre article "Jouer à Atari avec l'apprentissage par renforcement profond" ( pdf ). Je ne suis pas clair sur la différence entre une époque et un épisode . Dans l'algorithme , la boucle externe est sur des épisodes , tandis que sur la figure l'axe des x est étiqueté...
Contexte : Je veux tracer une ligne dans un nuage de points qui n'apparaît pas paramétrique, donc j'utilise geom_smooth()in ggplotin R. Il retourne automatiquement geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to...
Dans l'article de DeepMind de 2015 sur l'apprentissage par renforcement profond, il déclare que «les tentatives précédentes de combiner RL avec des réseaux de neurones ont échoué en grande partie en raison d'un apprentissage instable». L'article énumère ensuite certaines causes de cela, en fonction...
Je l' ai lu sur un certain nombre d'algorithmes pour la résolution des problèmes de bandit n armés comme -greedy, softmax et UCB1, mais je vais avoir quelques problèmes de tri par quelle approche est la meilleure pour réduire au minimum le regret.ϵϵ\epsilon Existe-t-il un algorithme optimal connu...