В предыдущих статьях Intro Reinforcement Learning и Reinforcement Learning: Model-free & Deep RL были рассмотрены подходы, в которых оптимальные действия находились косвенно через оценку полезности состояний или пар «состояние–действие». Такие методы принято называть value-based. Однако возникает…
Продолжаю погружаться в Reinforcement Learning. Здесь продолжение статьи Intro Reinforcement Learning. Если предыдущая часть помогла вам понять, что такое среда, агент, награды и функции ценности, то здесь мы сделаем шаг дальше: мы переходим к model-free алгоритмам и Deep Reinforcement Learning, где агент учится оптимальной стратегии, не имея прямого доступа к модели среды. Читать далее
Обучение с подкреплением (Reinforcement learning) является одним из направлений ML. Суть этого метода заключается в том, что обучаемая система или агент учится принимать оптимальные решения через взаимодействие со средой. В отличие от других подходов, Reinforcement learning (RL) не требует заранее…
Доброго времени суток, Хабр Настоящей статьей открываю цикл статей о том, как обучать нейронные сети без учителя. (Reinforcement Learning for Neuron Networks) В цикле планирую сделать три статьи по теории и реализации в коде трех алгоритмов обучения нейронных сетей без учителя. Первая статья будет…