Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Сертификаты политик и минимально-оптимальные границы PAC для эпизодического обучения с подкреплением
Разработка методов обучения с подкреплением, позволяющих найти эффективную политику с использованием как можно меньшего количества образцов, является ключевой целью как эмпирических, так и теоретических исследований. С теоретической точки зрения, есть два основных способа, границы сожаления или PAC (возможно, приблизительно правильные), чтобы измерить и гарантировать выборочную эффективность метода. В идеале мы хотели бы иметь алгоритмы с хорошей производительностью по обоим критериям,..
Машинное обучение: День 2 — Введение в машинное обучение, контролируемое и неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением
ВВЕДЕНИЕ
Привет! Меня зовут Усман Хатри, и добро пожаловать в мой ежедневный блог о моем обучении машинному обучению!
Сегодня я посмотрел самую первую лекцию курса машинного обучения, предложенного Стэнфордским университетом ( CS229 ), который настоятельно рекомендуется для начала обучения машинному обучению. Давайте обсудим, чему я научился сегодня и как вы можете начать собственное обучение.
ПРИМЕЧАНИЯ И РЕСУРСЫ
Я наткнулся на удивительный лист Google Docs, который охватывает..
AlphaTensor: краткое введение
Введение
Умножение матриц — фундаментальная проблема вычислений, настолько же разнообразная, насколько и простая. Мы видим, как матричное умножение используется для анализа фотографий со смартфона, распознавания словесных команд, создания визуальных эффектов для компьютерных игр, моделирования погоды, сжатия данных и фильмов для обмена в Интернете и многого другого. Многие компании вложили миллионы в создание оборудования, которое может более эффективно вычислять умножение матриц...
ML Journal 0 — RL — Super Mario
2022/09/26
Сегодня я попытался закодировать модель обучения с подкреплением, которая может играть в классическую игру Super Mario Bros для NES. Я откладывал свой журнал, поэтому я поиграл со Stable-Baselines3 в colab, который оказался более сложным, чем необходимо.
Первая проблема при внедрении Stable-Baselines3 в colab заключалась в том, что colab не поддерживает традиционный визуальный вывод для env.render(), который будет отображать каждый кадр и отображать его на экране пользователя...
Введение в машинное обучение
«Прорыв в машинном обучении стоил бы 10 Microsoft» — Билл Гейтс
Я уверен, что мы все видели экраны, похожие на изображения выше, с рекомендациями только для нас. К сожалению, сотрудник Netflix не просматривает ваш профиль индивидуально, чтобы выбрать то, что вам нравится. Вместо этого Netflix использует алгоритмы машинного обучения и отслеживает каждый заголовок, который вы смотрите или проявляете интерес.
Машинное обучение: объяснение, кратко
Как следует из названия,..
Как использовать обучение с подкреплением для игры в крестики-нолики
Простое руководство по Q-обучению
Q-обучение - это блестящий и фундаментальный метод обучения с подкреплением, который в последнее время добился большого успеха благодаря революции глубокого обучения. Хотя это руководство не объясняет то, что известно как глубокое Q-обучение, мы рассмотрим исходный алгоритм Q-обучения, чтобы научить агента играть в крестики-нолики . Несмотря на его простоту, мы увидим, что он может давать очень хорошие результаты.
Сначала мы рассмотрим некоторые..
Ускорение распространения информации при воспроизведении ретроспективного опыта
Ловушки и обходные пути при попытке использовать многоэтапное Q-обучение с HER
Введение
Глубокое обучение с подкреплением (Deep RL) набирает популярность на протяжении многих лет. Имея несколько знаменательных успехов [6], легко думать, что мы можем просто создать экземпляр современного современного алгоритма, применить его к проблеме, и он просто сработает … часто этого не происходит .
Андрыхович и др. Исследовали один такой класс случаев неудач в 2017 году в своей..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..