Um conjunto de estratégias dinâmicas pelas quais um algoritmo pode aprender on-line a estrutura de um ambiente executando ações adaptativas associadas a diferentes recompensas, a fim de maximizar as recompensas obtidas.
O site de inteligência artificial define o aprendizado fora da política e dentro da política da seguinte maneira: "Um aluno fora da política aprende o valor da política ideal independentemente das ações do agente. Q-learning é um aluno fora da política. Um aluno fora da política aprende o valor...
Estou me ensinando sobre o aprendizado por reforço e tentando entender o conceito de recompensa com desconto. Portanto, a recompensa é necessária para dizer ao sistema quais pares de ação e estado são bons e quais são ruins. Mas o que não entendo é por que a recompensa com desconto é necessária....
Há muito tempo os computadores conseguem jogar xadrez usando uma técnica de "força bruta", procurando até uma certa profundidade e depois avaliando a posição. O computador AlphaGo, no entanto, usa apenas uma RNA para avaliar as posições (ele não faz nenhuma pesquisa em profundidade até onde eu...
Aprendizado supervisionado 1) Um humano constrói um classificador com base na entrada e saída de dados 2) Esse classificador é treinado com um conjunto de dados de treinamento 3) Esse classificador é testado com um conjunto de dados de teste 4) Implantação se a saída for satisfatória Para ser...
O algoritmo de bandido mais conhecido é o limite superior de confiança (UCB), que popularizou essa classe de algoritmos. Desde então, presumo que agora existem algoritmos melhores. Qual é o melhor algoritmo atual (em termos de desempenho empírico ou limites teóricos)? Esse algoritmo é ideal em...
Estou tentando fazer análise de séries temporais e sou novo nesse campo. Eu tenho contagem diária de um evento de 2006-2009 e quero ajustar um modelo de série temporal a ele. Aqui está o progresso que eu fiz: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) O...
Depois de jogar muito Angry Birds, comecei a observar minhas próprias estratégias. Acontece que eu desenvolvi uma abordagem muito específica para obter 3 estrelas em cada nível. Isso me fez pensar nos desafios de desenvolver um sistema de aprendizado de máquina capaz de jogar o Angry Birds....
Recentemente, me deparei com a palavra "Aprendizagem por Reforço Recorrente". Entendo o que é "Rede Neural Recorrente" e o que é "Aprendizagem por Reforço", mas não consegui encontrar muita informação sobre o que é uma "Aprendizagem por Reforço Recorrente". Alguém pode me explicar o que é um...
Enquanto estudava o aprendizado por reforço, deparei-me com muitas formas da função de recompensa: , e até uma função de recompensa que depende apenas do estado atual. Dito isto, percebi que não é muito fácil 'criar' ou 'definir' uma função de recompensa.R ( s , a )R(s,uma)R(s,a)R ( s , a ,...
No artigo da DeepMind sobre o Deep Q-Learning para videogames da Atari ( aqui ), eles usam um método épsilon-ganancioso para exploração durante o treinamento. Isso significa que, quando uma ação é selecionada no treinamento, ela é escolhida como a ação com o valor q mais alto ou uma ação aleatória....
SARSA e Q Learning são algoritmos de aprendizado por reforço que funcionam de maneira semelhante. A diferença mais marcante é que o SARSA está na política enquanto o Q Learning está fora da política. As regras de atualização são as seguintes: Q Aprendizado: Q ( st, umt) ← Q ( st, umt) + α [ rt +...
Por que a letra Q foi escolhida em nome do Q-learning? A maioria das letras é escolhida como uma abreviação, como ππ\pi política e vvv significa valor. Mas não acho que Q seja uma abreviação de nenhuma
Parece que a definição de aprendizado supervisionado é um subconjunto de aprendizado por reforço, com um tipo específico de função de recompensa que se baseia em dados rotulados (em oposição a outras informações no ambiente). Esse é um retrato
Bandidos de vários braços funcionam bem em situações em que você tem opções e não tem certeza de qual delas maximizará seu bem-estar. Você pode usar o algoritmo para algumas situações da vida real. Como exemplo, o aprendizado pode ser um bom campo: Se uma criança está aprendendo carpintaria e é...
Eu implementei o Q-Learning conforme descrito em, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Para aprox. Q (S, A) Eu uso uma estrutura de rede neural como a seguir, Ativação sigmóide Entradas, número de entradas + 1 para neurônios de Ação (Todas as Entradas...
Estou tentando entender o famoso artigo "Playing Atari with Deep Reforcement Learning" ( pdf ). Não estou claro sobre a diferença entre época e episódio . No algoritmo , o loop externo passa por episódios , enquanto na figura o eixo x é marcado como época . No contexto do aprendizado por reforço,...
Contexto : Eu quero desenhar uma linha em um gráfico de dispersão que não aparece paramétrica, portanto, eu estou usando geom_smooth()no ggplotno R. Ele retorna automaticamente, geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use...
No artigo de 2015 da DeepMind sobre aprendizado profundo por reforço, ele afirma que "as tentativas anteriores de combinar RL com redes neurais falharam amplamente devido ao aprendizado instável". O artigo lista algumas causas disso, com base nas correlações entre as observações. Por favor, alguém...
Eu li sobre uma série de algoritmos para resolver problemas de bandidos n-armados como -greedy, softmax e UCB1, mas eu estou tendo alguns problemas triagem através de qual abordagem é melhor para minimizar o arrependimento.ϵϵ\epsilon Existe um algoritmo ideal conhecido para resolver o problema dos...
Aprendizado por Reforço: Uma Introdução. Segunda edição, em andamento ., Richard S. Sutton e Andrew G. Barto (c) 2012, pp. 67-68. Resolver uma tarefa de aprendizado por reforço significa, basicamente, encontrar uma política que obtenha muitas recompensas a longo prazo. Para MDPs finitos, podemos...