Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Каким будет система рекомендаций на основе обучения с подкреплением в будущем - Часть 2…
Обучение с подкреплением - это то, как совершать действия, чтобы максимизировать вознаграждение, которое мы получим в зависимости от ситуации (окружающей среды). Это точно так же, как пользователь реагирует на систему рекомендаций.
Вы также можете проверить публикации из этой серии:
Часть 1: Рекомендательная система Часть 3: Система рекомендаций, основанная на обучении с подкреплением
В среде подкрепления учащийся должен выяснить, каким способом достичь наивысшего..
Использование Deep RL для моделирования управления движением человека в нейромеханическом моделировании
Наблюдается всплеск исследовательского интереса к глубокому обучению с подкреплением (DRL), чему способствовал его широко признанный успех в таких приложениях, как игры и управление роботами. Новые достижения в области DRL также заложили основу для моделирования сложных процессов управления моторикой человека, а также для прогнозирования и контроля ряда движений человека.
В новой статье Глубокое обучение с подкреплением для моделирования управления движением человека в..
[Резюме статьи] Глубокое рекуррентное Q-обучение для частично наблюдаемых MDP
Я думаю, что исследователи начали исследование, задаваясь вопросом
Что, если мы добавим рекуррентность в глубокую Q-сеть (DQN), заменив первый постконволюционный полносвязный слой рекуррентным LSTM?
И хотя он может видеть только один кадр на каждом временном шаге, он успешно работает как DQN.
1. Введение
DQN имеет ограничение, которое может запоминать только последние четыре экрана в прошлом.
Игры, требующие более четырех кадров, не являются марковскими, потому что они зависят..
Последние исследования ИИ №1
Если вам понравился этот пост, подпишитесь на рассылку здесь
Документы, представляющие интерес
Анализ моделирования нейронных языков в различных масштабах
В этой статье приводятся новые современные результаты языкового моделирования с моделями для предсказания следующих слов или символов на основе популярных эталонных тестов языкового моделирования. Тщательно оценивая влияние различных параметров модели и то, как они взаимодействуют, они получают интересные улучшения и..
Алгоритмы — Машинное обучение
Контролируемое обучение . Учитель/родитель/гид помогает вам учиться, предоставляя примеры и отзывы . Мы используем набор данных для обучения и тестирования. Когда вы обучаете модель, помечаете данные и сообщаете алгоритму, что правильно, а что неправильно, он считается контролируемым. Алгоритм понимает из данных, какие правильные и неправильные ответы для разных точек данных/записей. Затем он должен быть в состоянии сказать вам правильный ответ с определенным уровнем точности,..
Руководство для начинающих по обучению с подкреплением: простые примеры и пояснения
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором агент учится взаимодействовать со своей средой, чтобы максимизировать вознаграждение. Агент получает вознаграждение за выполнение действий, ведущих к желаемому результату, и путем проб и ошибок узнает, какие действия с наибольшей вероятностью приведут к наибольшему вознаграждению.
Вот несколько примеров задач обучения с подкреплением:
Игра в игру: агент обучения с подкреплением может быть обучен играть в такую..
Понимать процедуры и инструменты обучения с подкреплением
Pixelette Technologies имеет десятилетний опыт предоставления интеллектуальных бизнес-решений. «Понимать процессы и функции обучения с подкреплением, нанимая эффективные услуги от Pixelette Technologies.
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..