Reinforcement learning

Analiza I Recenzja Aplikacji Na Androida: Reinforcement learning, Opracowane Przez macbooth. Wymienione W Kategorii Edukacja. Aktualna Wersja To 1, Zaktualizowana 07/12/2022 . Według Opinii Użytkowników W Google Play: Reinforcement learning. Osiągnięto W Przypadku Instalacji 2 X 7. Reinforcement learning Ma Obecnie 1 Recenzji, Średnia Ocena 5.0 Gwiazdek

Uczenie się wzmocnienia jest gałęzią uczenia maszynowego, która dotyczy sposobu podejmowania działań agenta i dowiedzieć się, w jaki sposób działania te wpłynęły na nagrodę, jaką otrzymuje od wykonywania tego działania.

Istnieje wiele różnych rodzajów algorytmów uczenia się wzmocnienia, w tym iteracja wartości, gradient polityki i metody Monte Carlo. Najpopularniejszą z nich jest iteracja wartości, która wykorzystuje algorytm optymalizacji w celu ustalenia najlepszego działania, jakie powinien podjąć robot, biorąc pod uwagę jego obecny stan, obecne środowisko i wszelkie inne informacje, do których ma dostęp (takie jak rodzaj wyniku).

, a także głębokie uczenie się wzmocnienia to technika wykorzystująca głębokie sieci neuronowe do nauki z doświadczenia. Kiedy korzystasz z głębokiego uczenia się wzmocnienia, możesz trenować modele uczenia maszynowego z pomocą ludzkiego trenera, który dostarcza opinię na temat tego, jak dobrze działa model.

Celem tej techniki jest to Opracuj algorytm, który może nauczyć się wykonywać zadanie bez wyraźnego zaprogramowania. Uczenie się głębokiego wzmocnienia działa poprzez tworzenie sztucznej sieci neuronowej, która uczy się osiągnąć wynik poprzez próbę i błędy, z czasem. Ten typ algorytmu ma dużą liczbę warstw i węzłów, które pozwalają mu uczyć się od doświadczenia, a także z innych podobnych systemów lub sytuacji.

Read more