Reinforcement learning

Android -Sovellusanalyysi Ja Katsaus: Reinforcement learning, Kehittänyt macbooth. Listattu Koulutus -Luokkaan. Nykyinen Versio On 1, Päivitetty 07/12/2022 . Käyttäjien Arvostelujen Mukaan Google Playssa: Reinforcement learning. Saavutettu Yli 196 Asennuksen. Reinforcement learning: Lla On Tällä Hetkellä 1 Arvostelu, Keskimääräinen Luokitus 5.0 Tähdet

Vahvistusoppiminen on koneoppimisen haara, joka käsittelee agentin toimien toteuttamista ja selvittää, kuinka nämä toimet ovat vaikuttaneet palkkioon, jonka se saa sen toiminnan suorittamisesta.

On monia erilaisia ​​vahvistusoppimisalgoritmeja, mukaan lukien arvo -iteraatio, politiikan kaltevuus ja Monte Carlo -menetelmät. Näistä suosituin on arvo -iteraatio, joka käyttää optimointialgoritmia parhaan toiminnan määrittämiseen, jonka robotin tulisi ryhtyä sen nykyiseen tilaan, nykyiseen ympäristöönsä ja muihin tietoihin, joihin se on pääsy (kuten millainen lopputulos se haluaa).

ja myös syvä vahvistusoppiminen on tekniikka, joka käyttää syviä hermostoverkkoja oppia kokemuksesta. Kun käytät syvää vahvistusoppimista, sinulla on kyky kouluttaa koneoppimismalleja ihmisen kouluttajan avulla, joka antaa palautetta mallin suorittamisesta.

Tämän tekniikan tavoitteena on Kehitä algoritmi, joka voi oppia suorittamaan tehtävän ilman nimenomaisesti ohjelmoitua. Syvä vahvistusoppiminen toimii luomalla keinotekoisen hermoverkoston, joka oppii saavuttamaan tuloksen kokeilun ja virheen kautta ajan myötä. Tämän tyyppisissä algoritmissa on suuri määrä kerroksia ja solmuja, joiden avulla se voi oppia kokemuksista sekä muista vastaavista järjestelmistä tai tilanteista.

Read more