Q-обучение

От / / Оставьте комментарий

Q-обучение Q-learning — алгоритм обучения с подкреплением, основанный на максимизации ожидаемого вознаграждения.  Алгоритм использует таблицу Q для хранения значений действий […]

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

Q-обучение

  • Q-learning — алгоритм обучения с подкреплением, основанный на максимизации ожидаемого вознаграждения. 
  • Алгоритм использует таблицу Q для хранения значений действий и состояний. 
  • Высокие начальные значения могут стимулировать поиск и увеличивать вероятность выбора более низких значений. 
  • RIC-модель (с использованием сброса начальных условий) может быть лучше предсказывать поведение участников. 
  • Q-learning может быть объединено с аппроксимацией функции для применения к более крупным задачам. 
  • Квантование может уменьшить пространство состояний/действий за счет присвоения значений корзинам. 
  • Q-learning был представлен Крисом Уоткинсом в 1989 году, доказательство сходимости было представлено в 1992 году. 
  • Существуют модификации Q-learning, такие как Q-Learning с подключенной нейронной сетью, которые пытаются решить проблему неэффективного обучения из-за проклятия размерности. 

Полный текст статьи:

Q-обучение — Википедия

Похожие статьи:

  1. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  2. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  3. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  4. Государственное пространство (информатика) Пространство состояний (информатика) Определение пространства состояний Пространство состояний — это дискретное пространство, описывающее конфигурации системы.  Используется...
  5. Теория обучения Теория обучения Определение теории обучения Теория обучения предлагает рекомендации по улучшению обучения и развития.  Она описывает,...
  6. Конечный автомат UML Конечный автомат UML Основы диаграмм состояний UML Диаграммы состояний UML используются для описания поведения систем с...
  7. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...
  8. Обучение на рабочем месте Обучение на рабочем месте Обучение на рабочем месте Обучение на рабочем месте включает в себя обучение...
  9. Смешанное образование Разнополое образование История совместного обучения Совместное обучение — это практика обучения мальчиков и девочек вместе в...
  10. Deeplearning4j Глубокое Изучение4j Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  11. Домашнее обучение Домашнее обучение Обзор домашнего обучения Домашнее обучение — это форма образования, при которой дети учатся дома,...
  12. Диаграмма состояний Диаграмма состояния Основы конечных автоматов Конечный автомат (FA) — это математическая модель, описывающая поведение системы, которая...
  13. Активное обучение Активное обучение Основы активного обучения Активное обучение включает в себя активное участие студентов в процессе обучения. ...
  14. Студенто-ориентированное обучение Обучение, ориентированное на студента Основы обучения, ориентированного на учащегося Обучение, ориентированное на учащегося, фокусируется на автономии...
  15. Теория обучения (образование) Теория обучения (education) Обзор теорий обучения Теории обучения охватывают широкий спектр подходов к обучению, включая конструктивизм,...
  16. Обучение, основанное на феноменах Обучение, основанное на явлениях Основы феноменологического обучения Феноменологическое обучение основано на целостном подходе к обучению, а...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх