Критик распределительного мягкого актера

От / / Оставьте комментарий

Распределительный мягкий актерский критик Основы DSAC DSAC — это семейство безмодельных алгоритмов обучения с подкреплением для сложных систем.  Алгоритмы DSAC […]

Machine learning algorithms, Reinforcement learning, Алгоритмы машинного обучения, Обучение с подкреплением

Распределительный мягкий актерский критик

  • Основы DSAC

    • DSAC — это семейство безмодельных алгоритмов обучения с подкреплением для сложных систем. 
    • Алгоритмы DSAC изучают гауссовское распределение стохастической доходности, известное как распределение стоимости. 
    • Этот подход снижает завышение ожидаемой доходности и повышает эффективность политики. 

  • Развитие и применение DSAC

    • DSAC является адаптацией метода soft actor-critic (SAC). 
    • Семейство DSAC включает две версии: DSAC-v1 и DSAC-T, последний из которых превосходит SAC в задачах Mujoco. 
    • Исходный код для DSAC-T доступен по адресу Jingliang-Duan/DSAC-T. 
    • Обе итерации интегрированы в инструментарий GOPS на базе Pytorch. 

  • Интеграция в обучение с подкреплением

    • GOPS (General Optimal control Problem Solver) — это продвинутый инструментарий для обучения с подкреплением. 

Полный текст статьи:

Критик распределительного мягкого актера — Википедия

Похожие статьи:

  1. Цикл foreach Для каждого цикла Обзор итерационных циклов Итерационные циклы используются для перебора элементов в коллекциях.  Существуют различные...
  2. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  3. Глубокое обучение с подкреплением Глубокое обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного...
  4. Управление стандартизации Китая Управление стандартизации Китая Организация по стандартизации Китая (SAC) SAC является государственным органом, ответственным за стандартизацию в...
  5. Профессиональное обучение Обучение в рамках ученичества Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения,...
  6. Начальная загрузка (финансы) Самонастройка (финансы) Основы построения кривой доходности Кривая доходности отражает взаимосвязь между доходностью облигаций и их сроками...
  7. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  8. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...
  9. Система классификаторов обучения Обучающая система классификаторов Обзор обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного обучения,...
  10. Обучение с подкреплением на основе отзывов людей Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной...
  11. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  12. Атрибуция с фиксированным доходом Распределение доходов по категориям с фиксированным доходом Основы кривой доходности Кривая доходности отражает взаимосвязь между доходностью...
  13. Гамма-распределение Гамма-распределение Определение и свойства гамма-распределения Гамма-распределение — это распределение вероятностей, которое описывает экспоненциально возрастающую функцию с...
  14. Кривая доходности Кривая доходности Основы теории кривой доходности Кривая доходности отражает взаимосвязь между доходностью облигаций и их сроками...
  15. Эффект лавины Лавинный эффект Лавинный эффект в криптографии Лавинный эффект желателен в криптографических алгоритмах для значительного изменения выходных...
  16. Распределение активов Распределение активов Обзор распределения активов Распределение активов — это процесс распределения активов между различными классами активов...
  17. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...
  18. Многоагентное обучение с подкреплением Мультиагентное обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного...
  19. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  20. Спектр риска и доходности Соотношение риска и доходности Основы соотношения риска и доходности Риск и доходность являются ключевыми факторами при...
  21. 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,...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх