Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) делится на два больших класса: Model-Free и Model-Based. В первом случае действия оптимизируются напрямую по сигналу награды, а во втором нейросеть является только моделью реальности, а оптимальные действия выбираются с помощью внешнего…
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
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…
The Toshiba FlashAir SD-WD/WC series Class 6 model with firmware version 1.00.04 and later, FlashAir SD-WD/WC series Class 10 model W-02 with firmware version 2.00.02 and later, FlashAir SD-WE series Class 10 model W-03, FlashAir Class 6 model with firmware version 1.00.04 and later, FlashAir II Class 10 model W-02 series with firmware version 2.00.02 and later, FlashAir III Class 10 model W-03 series, FlashAir Class 6 model with firmware version 1.00.04 and later, FlashAir W-02 series Class 10 model with…