No artigo que apresentou o DQN " Playing Atari with Deep Reforcement Learning ", mencionou: Observe que, ao aprender pela repetição da experiência, é necessário aprender fora da política (porque nossos parâmetros atuais são diferentes daqueles usados para gerar a amostra), o que motiva a...
Suponha que eu tenha um painel de variáveis explicativas XitXitX_{it} , para i=1...Ni=1...Ni = 1 ... N , t=1...Tt=1...Tt = 1 ... T , bem como um vector de variáveis dependentes resultado binário YiTYiTY_{iT} . Então YYY é observado apenas no tempo final TTT e não em nenhum momento anterior. O...
Ultimamente tenho pesquisado muito sobre o aprendizado por reforço. Eu segui o aprendizado de reforço de Sutton & Barto : uma introdução para a maior parte disso. Sei o que são os Processos de Decisão de Markov e como o aprendizado de Programação Dinâmica (DP), Monte Carlo e Diferença Temporal...
No aprendizado por reforço, a aproximação de função linear é freqüentemente usada quando grandes espaços de estado estão presentes. (Quando as tabelas de consulta se tornam inviáveis.) A forma do valor com aproximação da função linear é dada porQ -Q-Q- Q ( s , a ) = w1 1f1 1( s , a ) + w2f2( s ,...
Estou interessado em (Deep) Reinforcement Learning (RL) . Antes de mergulhar neste campo, devo fazer um curso em Teoria dos Jogos (GT) ? Como o GT e o RL estão
O jornal está aqui . A política de implementação ... é uma política linear softmax baseada em recursos locais rápidos, calculados de forma incremental e baseados em padrões locais ... Não entendo o que é política de distribuição e como ela se relaciona com a rede de políticas de seleção de uma...
Estou tentando usar uma rede neural para aproximar o valor de Q no aprendizado de Q, como em Perguntas sobre Q-Learning usando redes neurais . Conforme sugerido na primeira resposta, estou usando uma função de ativação linear para a camada de saída, enquanto ainda estou usando a função de ativação...
Eu estava lendo as notas da aula de Andrew Ng sobre aprendizado por reforço e estava tentando entender por que a iteração de políticas convergiu para a função de valor ideal e a política ideal .V∗V∗V^*π∗π∗\pi^* Lembre-se de que a iteração da política é: Initialize π randomlyRepeat{Let V:=Vπ \for...
Ao treinar um modelo parametrizado (por exemplo, para maximizar a probabilidade) por meio de descida estocástica do gradiente em alguns conjuntos de dados, geralmente é assumido que as amostras de treinamento são extraídas da distribuição de dados de treinamento. Portanto, se o objetivo é modelar...
Tenho uma dúvida sobre como exatamente é treinada a função de perda de uma Deep Q-Learning Network. Estou usando uma rede feedforward de 2 camadas com camada de saída linear e relu camadas ocultas. Vamos supor que eu tenho 4 ações possíveis. Portanto, a saída da minha rede para o estado atual é ....
Como você interpreta uma curva de sobrevivência a partir do modelo de risco proporcional cox? Neste exemplo de brinquedo, suponha que tenhamos um modelo de risco proporcional ao cox na agevariável dos kidneydados e gere a curva de sobrevivência. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
Atualmente, estou procurando uma Visão geral sobre algoritmos de aprendizado por reforço e talvez uma classificação deles. Mas, ao lado de Sarsa e Q-Learning + Deep Q-Learning, não consigo encontrar nenhum algoritmo popular. A Wikipedia fornece uma visão geral sobre diferentes métodos gerais de...
Antecedentes: Estou usando a aproximação do valor Q da Rede Neural na minha tarefa de aprendizado por reforço. A abordagem é exatamente a mesma descrita nesta pergunta , porém a pergunta em si é diferente. Nesta abordagem, o número de saídas é o número de ações que podemos executar. E, em...
No aprendizado crítico-ator para aprendizado reforçado, eu entendo que você tem um "ator" que está decidindo a ação a ser tomada e um "crítico" que avalia essas ações; no entanto, estou confuso sobre o que a função de perda está realmente dizendo mim. Na página 274 do livro de Sutton e Barton...
Q1: Existem métodos comuns ou aceitos para lidar com o ambiente não estacionário na aprendizagem por reforço em geral? P2: No meu mundo da grade, a função de recompensa muda quando um estado é visitado. A cada episódio, as recompensas são redefinidas para o estado inicial. Tudo o que eu quero que...
Alguém conhece o exemplo de um algoritmo proposto por Williams no artigo "Uma classe de algoritmos de estimativa de gradiente para aprendizado por reforço em redes neurais"
No aprendizado por reforço, temos uma função de recompensa que informa ao agente o desempenho de suas ações e estados atuais. Em algumas configurações gerais, a função de recompensa é uma função de três variáveis: Estado atualSSS Ação atual no estado atualπ(s)=aπ(s)=a\pi(s) = a Próximo...
Esta pergunta é referente ao documento Deepmind sobre DDPG: https://arxiv.org/pdf/1509.02971v5.pdf . A maioria (todas?) Das implementações do algoritmo DDPG que eu vi computam a atualização do gradiente na rede do ator por
No aprendizado por reforço, nosso objetivo é otimizar a função de valor de estado ou função de valor de ação, definidas da seguinte forma: Vπs= ∑ p ( s′| s,π( s ) ) [ r ( s′| s,π( s ) ) + γVπ( s′) ] = Eπ[ r ( s′|s,a)+γVπ(s′)|s0= s
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...