Глубокое обучение с подкреплением

От / / Оставьте комментарий

Глубокое обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного обучения, который позволяет агентам […]

Deep learning, Machine learning algorithms, Reinforcement learning, Алгоритмы машинного обучения, Глубокое обучение, Обучение с подкреплением

Глубокое обучение с подкреплением

  • Основы обучения с подкреплением

    • Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного обучения, который позволяет агентам учиться на взаимодействии с окружающей средой. 
    • RL включает в себя обучение с учителем и без учителя, а также обучение с подкреплением с использованием глубокого обучения. 

  • Обучение с подкреплением с учителем

    • Обучение с учителем включает в себя обучение на основе помеченных данных, где агент получает вознаграждение за правильное выполнение задачи. 
    • Примеры включают обучение с подкреплением на основе Q-learning и обучение с подкреплением на основе политики. 

  • Обучение без учителя

    • Обучение без учителя включает в себя обучение на основе немаркированных данных, где агент изучает закономерности в данных. 
    • Примеры включают обучение с подкреплением на основе обучения с подкреплением вне политики и обучение с подкреплением на основе обратного подкрепления. 

  • Обучение с подкреплением с использованием глубокого обучения

    • Глубокое обучение с подкреплением (Deep RL) объединяет глубокое обучение и RL, позволяя агентам обучаться на больших объемах данных. 
    • Deep RL включает в себя обучение с подкреплением на основе глубокого обучения и обучение с подкреплением на основе целенаправленного обучения. 

  • Обобщение и мультиагентное обучение

    • Deep RL позволяет агентам обобщать свои знания для работы с новыми данными. 
    • Мультиагентное обучение с подкреплением изучает взаимодействие нескольких агентов в сложных системах. 

  • Рекомендации

    • Статья содержит список рекомендаций по форматированию и использованию элементов HTML. 

Полный текст статьи:

Глубокое обучение с подкреплением — Википедия

Похожие статьи:

  1. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  2. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  4. Масштабирование Платта Масштабирование по Платту Контролируемое обучение Обучение с учителем, где данные классифицируются с помощью заранее определенных правил. ...
  5. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...
  6. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  7. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Контролируемое обучение Обучение с заранее подготовленными данными,...
  8. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  9. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  10. Самостоятельная игра Самостоятельная игра Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для выполнения задач, которые...
  11. Маркированные данные Помеченные данные Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными метками для обучения моделей.  Включает классификацию, генеративное моделирование,...
  12. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  13. Обучение с подкреплением на основе отзывов людей Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной...
  14. Профессиональное обучение Обучение в рамках ученичества Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения,...
  15. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  16. Deep Blue (шахматный компьютер) Темно-синий (шахматный компьютер) История матча Каспаров против Deep Blue Каспаров проиграл матч против Deep Blue в...
  17. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  18. Международная конференция по изучению представлений Международная конференция по обучению репрезентациям Основные направления машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями...
  19. Без моделей (обучение с подкреплением) Обучение без использования моделей (обучение с подкреплением) Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения...
  20. Система классификаторов обучения Обучающая система классификаторов Обзор обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного обучения,...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх