В обучении с подкреплением линейное приближение функции часто используется, когда присутствуют большие пространства состояний. (Когда поиск таблиц становится невозможным.) Форма значения с приближением линейной функции определяется какQ−Q−Q-...
В документе, представляющем DQN « Игра Atari с глубоким обучением подкреплению », упоминалось: Обратите внимание, что при обучении с помощью повторного опыта необходимо учиться вне политики (поскольку наши текущие параметры отличаются от тех, которые используются для генерации образца), что...
Предположим, у меня есть панель объясняющих переменных , для i = 1 . , , N , t = 1 . , , Т , а также вектор двоичных результатов зависимых переменных У я Т . Таким образом, Y наблюдается только в последний момент времени T, а не в любое более раннее время. Полностью общий случай состоит в том,...
В последнее время я много занимаюсь изучением подкрепления. Я следовал Sutton & Barto's Reinforcement Learning: Введение для большей части этого. Я знаю, что такое Марковские процессы принятия решений и как для их решения можно использовать динамическое программирование (DP), метод Монте-Карло...
Я заинтересован в (глубоком) изучении подкрепления (RL) . Прежде чем погрузиться в это поле, я должен пройти курс теории игр (GT) ? Как связаны GT и RL
Бумага здесь . Политика развертывания ... - это линейная политика softmax, основанная на быстрых, постепенно вычисляемых локальных функциях на основе шаблонов ... Я не понимаю, что такое политика развертывания и как она связана с политикой сети выбора хода. Любое более простое...
Я пытаюсь использовать нейронную сеть, чтобы приблизить Q-значение в Q-Learning, как в вопросах о Q-Learning с использованием нейронных сетей . Как было предложено в первом ответе, я использую линейную функцию активации для выходного слоя, в то время как я все еще использую функцию активации...
Я читал лекционные заметки Эндрю Нга по обучению с подкреплением и пытался понять, почему итерации политики сходятся к функции оптимального значения V∗V∗V^* и оптимальной политике .π∗π∗\pi^* Напомним, итерация политики: Initialize π randomlyRepeat{Let V:=Vπ \for the current policy, solve bellman's...
При обучении параметризованной модели (например, для максимизации вероятности) посредством стохастического градиентного спуска на некотором наборе данных обычно предполагается, что обучающие выборки извлекаются из распределения обучающих данных. Таким образом, если цель состоит в том, чтобы...
Справочная информация: я использую приближение Q-значения нейронной сети в моей задаче обучения подкрепления. Подход точно такой же, как описанный в этом вопросе , однако сам вопрос другой. В этом подходе количество выходов - это количество действий, которые мы можем предпринять. Иными словами,...
Как вы интерпретируете кривую выживания из модели пропорционального риска Кокса? В этом игрушечном примере предположим, что у нас есть модель пропорционального риска Кокса для ageпеременной в kidneyданных, и сгенерируем кривую выживания. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 11 дней назад . В1: Существуют ли распространенные или...
В настоящее время я ищу обзор алгоритмов обучения подкреплению и, возможно, их классификацию. Но рядом с Sarsa и Q-Learning + Deep Q-Learning я не могу найти ни одного популярного алгоритма. Википедия дает мне обзор различных общих методов обучения с подкреплением, но нет ссылок на различные...