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.