Корпоративный пакет «Фриланс»
Обретите скорое решение
задач ваших, с помощью
космоса и биржи нашей
Профессиональные
фрилансеры и ваш бизнес.
Мы поможем вам это испытать!
Задачи — ваши,
фрилансеры — наши!

Основные шаги и краткие советы для заказчиков и фрилансеров

Champion lottery

01.07.2017


Вообще говоря, для любого анимата в игре http://champion-lottery.com.ua/club/ обычно являются приемлемыми несколько способов действий, а не один. Но в качестве цели для обучения должен быть определен только один способ действий. Эго — оптимальный способ действий, записываемый как п*. В теории обучения с подкреплением звездочка используется как верхний индекс, указывающий на оптимальность.


Определение оптимальности


Безусловно, обучение с подкреплением позволяет моделировать широкий перечень задач, поэтому может потребоваться также использование результатов других видов. В компьютерных ифах желаемыми критериями могут стать и конечная производительность способа действий, и скорость обучения. Рассмотрим показатели, обычно применяемые для оценки качества алгоритмов обучения с подкреплением.


Рассматривались вероятностные распознающие конечные автоматы, в которых с каждым переходом связаны вероятности; такие конечные автоматы являются аналогом марковских цепей. В вероятностных порождающих конечных автоматах вероятности определены для каждого варианта выходных данных, а сами они рассматриваются как скрытые марковские модели. А в задачах обучения с подкреплением рассматриваются сигналы вознаграждения, а не выходные данные; они относятся к категории марковских процессов принятия решений.


В листинге приведен псевдокод, полученный на основании предположения, что имеется информация обо всех переходах в модели рассматриваемого мира, поэтому необходимо определить с помощью обучения только значения состояния. Эго — простой пример, который относительно часто встречается в играх, к тому же, он обеспечивает более быстрое обучение. А в варианте, который мог бы найти более широкое применение, можно предусмотреть определение оценок (значений для пар “состояние-действие”). В рассматриваемом примере достаточно предусмотреть замену каждого вхождения э выражением (Б, а) и модифицировать иютнетствующим образом структуру данных.


На первой стадии алгоритма должен быть сформирован произвольный эпизод по заданному способу действий. В результате этого происходит возврат последовательности состояний и обнаруживаются соответствующие вознаграждения. Массивы, содержащие значения ожидаемой отдачи, инициализируются нулями. Главный цикл алгоритма начинается в конце эпизода и пробегает по всем состояниям. Сохраняется промежуточная сумма отдачи и модифицируется оценка каждого из состояний.