Главное меню

Хомуты для вязки арматуры


Вязка арматуры для фундамента - нормы и правила

Основания строений (фундаменты) принято называть бетонными. Но это обозначение не совсем верно, так как бетонная смесь заливается в опалубку с заранее установленным металлокаркасом. Он составляет единую конструкцию в фундаменте, для чего выполняется операция вязки арматуры, — скрепления отдельных элементов и изделий различным способом. Наличие каркаса из арматуры – обязательное условие для большинства видов фундаментов.


Металлическим армированием бетонной смеси обеспечивается прочность и долговечность эксплуатации монолитных фундаментов. Марка, сорт, тип и размер арматуры для устройства каркасов выбираются в соответствии с предполагаемыми расчётными нагрузками на опоры.

Виды арматуры

Требования к арматуре для устройства железобетонного фундамента регламентируется ГОСТ10922-2012. Стандарт определяет марку, диаметр сечения, допустимые нагрузки и прочие характеристики арматурной стали, применимые к конкретным условиям строительства. Проектные организации рассчитывают нагрузки на фундамент, составляют оптимальные схемы раскладки арматуры, рассчитывают ее параметры и потребность. Проектирование армирования – непременное условие для фундаментов высотных зданий, общественных сооружений, производственных цехов.

Для небольших строений технология армирования позволяет назначать сечения и методы крепления, исходя из параметров конкретного строительного объекта и места его расположения. Такой подход обусловлен тем, что фундаментная лента, как правило, воспринимает незначительные нагрузки.

В частном малоэтажном домостроении возможно использование усреднённых нормативов, общих принципов армирования.

Раскладка арматуры фундамента предполагает разделение стержней на три основные группы по их пространственному расположению в конструкции армокаркаса:

Поперечные пруты принято называть хомутами.


В частной малоэтажной застройке можно руководствоваться минимально допустимыми размерами сечений:


При строительстве зданий из камня или кирпича рекомендуется укладывать арматуру с добавлением к расчетным нормам 10-20 % по весу, – для дополнительной уверенности в правильности расчетов.

Варианты вязки арматуры

Формирование арматурного каркаса может производиться различными способами:

чем вязать арматуру

Важно: возможно применение любого из перечисленных методов. Способ крепления определяется исполнителем с учётом используемых материалов, профессиональных навыков и конкретных условий строительного объекта.

Плюсы и минусы соединений сваркой

Несмотря на то, что разработаны новые технологии соединения арматуры при выполнении фундаментных работ, традиционный метод сварки арматуры широко используется.

Преимущества сварки проявляются:

Сваривание арматурных прутов допускается только в случае применения специальных марок стали. Они обозначаются индексом «С» в конце маркировки, например, А400С. Марки арматурной стали без данного обозначения при сваривании резко снижают показатели прочности и устойчивости к коррозии.

Существует ряд ограничений по применению сварки для устройства фундаментных каркасов, они определены ГОСТ14098 и ГОСТ10922:

Кроме того, специальные стали значительно дороже обычной арматуры. Сварочные работы требуют потребления энергии, – это также снижает рентабельность применения сварочных технологий для устройства фундаментов.В малоэтажном индивидуальном строительстве чаще применяется вязка арматуры.

Преимущества и недостатки метода вязки арматуры проволокой

Ручное механическое скрепление прутов с использованием вязальной проволоки – самый распространённый и недорогой метод. Он не применяется только лишь при очень больших объемах вязки, но оптимален для индивидуального строительства. Простейшее приспособление для связывания арматуры в единую конструкцию – крючок. Преимущества способа:

Недостатком способа можно назвать шаткость изготовленного каркаса, — но это лишь при сборке конструкции вне опалубки с последующим ее переносом. Производя вязку непосредственно на месте монтажа, в опалубке,- проблема недостаточной жесткости каркаса снимается.

Вязка с помощью хомутов

Высокая скорость проведения вязальных работ без специальной подготовки исполнителей, а также достаточная надёжность соединений, — главные аргументы в пользу применения хомутов при армировании фундаментов.

Основные недостатки и ограничения использования хомутов для вязки:

Для индивидуального застройщика, при решении вопроса «как вязать арматуру», оптимальным решением может стать применение пластиковых хомутов..

Какие используем инструменты для вязки арматуры

Кроме основного приспособления для вязки, — крючка, — в работе по армированию необходимы инструменты:

Кроме инструмента могут понадобиться различные шаблоны, «звездочки» и другие приспособления для разметки расстояний между элементами каркаса и точками крепления.

Правильная вязка арматуры крючком

Разложенный по заданной схеме каркас соединяется в таком порядке:

  1. Проволока располагается в углублении профиля, соединения внахлест выполняются в нескольких местах стыка.
  2. Проволока сгибается пополам, укладывается под точкой соединения.
  3. Петля поддевается крючком.

  1. Свободный конец проволоки подводится к крючку, затем с небольшим загибом накладывается на инструмент.
  2. Далее крючок вращается, закручивая проволоку до нужной прочности.
  3. Инструмент осторожно вынимается без ослабления скрутки.

Метод вязки не изменяется принципиально даже при использовании шуруповертов или специальных пистолетов для вязки.

Простой узел

Выполнение простого вязального узла предполагает следующий порядок действий:

  1. Заготавливаются отрезки проволоки длиной 20 см.
  2. Проволока сгибается пополам.
  3. Крючок вводится в петлю, захватывая свободный конец.
  4. Рабочий, удерживая свободный конец, проворачивает крючок до получения плотного соединения.

простой способ вязки крючком

Для удобства работы крючком на его конец надевается деревянная или иная нескользящая ручка.

Мертвый узел

Мертвый узел формируется, как правило, на вертикальных арматурных стержнях. Он считается более надёжным. Завязывание предполагает следующие этапы:

  1. Проволочная заготовка должна иметь длину около 40 см, сгибается пополам.
  2. Петля запускается снизу будущего узла.
  3. Свободный конец оборачивается сверху, загибается под пруты до совмещения с петлей.
  4. Жало крючка зацепляет свободный конец и проворачивается с необходимым натяжением до срыва петли.

Условие надежности вязки: максимально плотная укладка проволоки по арматуре.

Проффесиональный пистолет для вязки

Вязка значительных по объему работ арматурных каркасов должна быть максимально механизирована. Использование вязального пистолета может на порядок ускорить процесс армирования фундамента.

Автоматический инструмент подносится к точке фиксации и нажимается спуск, – и можно переходить к следующему узлу. На операцию требуются доли секунды.

Инструмент применяется в профессиональном строительстве. Для частного застройщика приобретение подобного инструмента дорого и не окупается за время постройки дома. Вариант приобретения – прокат в специализированных компаниях.

Как пользоваться шуруповертом с крючком

Облегчить работу и ускорить процесс может использование шуруповерта для вязки. Роль крючка может выполнять согнутый кровельный гвоздь, вставленный в патрон вместо биты.
Исполнителю важно научиться подбирать необходимую скорость вращения крючка.

Важно: если усилие затяжки будет чрезмерным, то проволока порвется, если недостаточным – затяжка получится слабой.

Как вязать клещами

Клещи можно использовать как инструмент, вполне заменяющий крючок. Последовательность вязки:

  1. Небольшой рулон проволоки удерживается левой рукой.
  2. Конец проволоки протягивается снизу.
  3. Второй конец захватывается клещами.
  4. Проволока скручивается на 2-3 оборота.
  5. Излишки проволоки откусываются клещами.

Метод вязки клещами может конкурировать по скорости с крючком, при этом проволока расходуется более экономно.

Основные правила армирования фундамента

Технологический процесс армирования регулируется рядом правил:

Перечислены только основные правила правильного армирования.

Армирование углов фундамента

Армирование углов требует соблюдения технологии

Угловые соединения фундамента разделяются на 2 типа: углы здания и примыкания стен. Армирование углов можно выполнить по нескольким технологиям:

  • П-образные элементы. Для соединения необходимы два изделия длиной от 50 диаметров основного стержня. Каждый хомут соединяется с параллельными прутами и внешним перпендикулярным.
  • Тупые углы. Внешний прут изгибается под нужным углом и усиливается дополнительно привязанными стержнями. Внутренний элемент связывается с внешним.
  • Схема армирования тупых углов

    В углах и примыканиях фундаменты принимают наибольшие нагрузки. Простой вариант вязки прямых углов недопустим, потому что не обеспечивает надлежащую прочность конструкции.
    Видео по армированию углов:

    Заключение

    Армирование фундаментной ленты относится к скрытым видам работ. На строительных предприятиях по окончании этапа вязки каркаса составляются приемочные акты, подтверждающие качество выполненных работ. Это подчеркивает важность процесса.

    Для индивидуального строительства не требуется подписание подобных документов. Но застройщик должен знать, как правильно вязать арматуру и осознавать чрезвычайную важность армирования для прочности и долговечности строения.

    Как вязать арматуру для фундамента

    Строительный симбиоз. Вроде, понятие из биологии. В симбиоз, то есть взаимовыгодное сотрудничество вступают животные и растения. Одно, к примеру, может служить домом для другого, получая от «квартиранта» полезные вещества или защиту от вирусов.

    Каков же строительный симбиоз? Разберем пример арматуры и бетона. Последнему стальные пруты придают жесткость, сберегая от разрушения. Бетон же спасает арматуру от окисления, ржавчины, закрывая от пагубного воздействия на металл атмосферы и влаги.

    Чтобы симбиоз получился, нужно научиться правильно вязать арматуру. Без предварительного сцепления ее прутов фундамент, стены, межэтажные перекрытия не заливают. Почему? Об этом и не только, далее.

    Зачем вязать арматуру

    Понять, зачем вязать арматуру, можно зная схему заливки железобетонных конструкций. Сначала выставляется металлический каркас. Впрочем, бывает и композитная арматура. Последняя легче по весу и скручивается в бухты.

    Первая несгибаема и тяжела. Но, принцип действия классического и современного каркасов один. Из прутов складывают некую сеть в центре фундамента, стены, бетонной плиты. В центре арматура и должна остаться.

    Сместившись к краям заливки, каркас перераспределит нагрузки в итоговой конструкции и станет уязвимым. Вблизи от поверхности бетона до арматуры могут «добраться» пары воды, спровоцировав коррозию металла. Поэтому-то пруты и связывают меж собой, дабы под заливаемой бетонной смесью не «поплыла» и основа.

    Как вязать арматуру для фундамента

    Вопрос, как вязать арматуру для фундамента, популярен, поскольку закладка прутов в фундамент требуется всегда. Металлическая сеть нужна даже под частным домом, не говоря о многоквартирных высотках.

    Под последние принято заливать монолитные основы, то есть сплошные плиты. Для частных домов, зачастую, достаточно ленточного фундамента. Как вязать арматуру для  обоих? Одинаково.  Есть несколько способов:

    Классическая вязка арматуры

    Берем стальную проволоку диаметром от 0,8 до 1,2 миллиметров. Точный диаметр зависит от ширины прутов арматуры. Она бывает от 6-ти миллиметров до 8 сантиметров. От диаметра зависит степень прочности, которую металл придаст бетонной заливке.

    Классическая вязка арматуры крючком

    Однако, прочность эта связана и с качеством, а так же типом вязки. Кроме ручного соединения арматуры, есть вариант сварки. К последнему прибегают редко, поскольку стыковка получается жесткой.

    У каркаса не остается зазоров для шага «вправо», «влево». Такие подвижки бывают нужны при критических нагрузках на фундамент. Там, где сварные соединения сломаются, вязаные лишь растянутся, сохранив целостность конструкции.

    Основную нагрузку в фундаменте несут продольные пруты арматуры. Поперечные – их поддержка. Связывают углы каркаса и места пересечения прутов. Обычно, с проволокой-креплением работают плоскогубцами. Ими закручивают концы обвязки, надежно фиксируя ее. По форме крепление представляет одинарную петлю.

    Вязка арматуры крючком и шуруповертом

    Вязка арматуры крючком подразумевает не ажурную сеть, как могут подумать некоторые леди. Крючок для каркаса фундамента – не столько спица, сколько кусачки, убирающие ненужные концы проволоки.

    Вязка арматуры при помощи шуруповерта

    Перед этим крепежка подцепляется и закручивается в жгут. Эту фиксацию петли тоже помогает сделать крючок. Он подцепляет проволоку. Остается сделать вращательные движения.

    Их производят вручную или с помощью шуруповерта. Последний ускоряет процесс вязки примерно на 5 секунд на каждой петле. Дабы метод заработал, концы проволоки вставляют в патрон шуруповерта и включают его.

    Вязка арматуры пистолетом

    Пистолет для арматуры – электроприбор, работающий от аккумулятора. Аппарата ускоряет, частично автоматизирует вязку. На один узел с пистолетом уходят 1,5-3 секунды в противовес минимум 10-ти при других способах соединения прутов.

    Вязка арматуры пистолетом

    Микрочип в пистолете регулирует натяжение проволоки при вязке. Удобно, ведь при ручном соединении редко удается делать одинаковые узлы. Один может оказаться тугим, а другой хлипким. Проволока для вязки в пистолете намотана на барабан. Деталь съемная. Это экономит рабочее время. На место старого тут же встает новый барабан.

    За удобства работы с пистолетом приходится платить. Прибор дорогостоящий. Поэтому, арматурным пистолетом пользуются, как правило, на крупных стройках, которые нужно закончить в сжатые сроки. В частном домостроении предпочитают, крючки и плоскогубцы.

    Вязка арматуры скобами

    Скоба – эта заготовка из проволоки. Она уже сложена в петлю. Остается лишь затянуть ее. В итоге, процесс вязки соединения ускоряется в 3-4 раза. Навык для работы со скобами требуется минимальный, а новичок осваивает процесс буквально за пару часов.

    Вязка арматуры скобами

    К тому же, каждая скоба стандартного размера, что обеспечивает однотипность и стабильность соединений. Привлекает и легкость составления сметы. На один стык прутов арматуры нужна одна скоба.

    Закупая же проволоку в мотках, приходится учитывать метраж, дробить его на примерную длину одной крепежки. В общем, если планируется вязка арматуры своими руками, скобы – удобный и доступный вариант. Ценник на заготовки немногим больше, чем на обычную проволоку. Но, сэкономленное на вязке время покрывает затраты.

    Вязка арматуры хомутами

    Хомуты – пластиковые «ремни». На них есть подобие бляшек. В бляшку вставляется конец ремня и затягивается. Крепление не столь надежно, как проволочное, но для скрепления прутов в фундаменте частного дома достаточно.

    Вязка арматуры пластиковыми хомутами

    К тому же, у пластика есть преимущества перед стальной арматурой. Полимер не гниет, даже случись контакт с водой. К тому же, работа с хомутами простая, нетравматичная. Проволокой, все-таки можно пораниться, поцарапаться.

    Дополнительным плюсом хомутов становится самодостаточность. Дополнительного инструмента для работы с пластиковыми ремнями не нужно. Только вот, в минусовые температуры воспользоваться полимерными креплениями сложно. Пластик дубеет на холоде. Соединения получаются плохенькими. А вот с проволокой можно работать в любую погоду.

    Чаще всего о хомутах вспоминают, решая, как вязать стеклопластиковую арматуру для фундамента. Конструкция получается на 100% полимерной, исключая слабости металла в плане нетерпимости к атмосферным явлениям, влаге. Впрочем, бывают и комплексные хомуты.

    В такие вживляют тонкую проволоку. Пластик защищает ее и облегчает работу. Но, стоят хомуты, даже обычные, примерно в 3 раза дороже, чем проволока на аналогичное количество креплений.

    Вязка арматуры двойным узлом

    Уже описанные способы вязки дают достаточную фиксацию прутов арматуры, уложенной в яму для фундамента. Однако, если каркас нужно сделать отдельно, а потом перенести на основное место, он сложится. Жесткую фиксацию дает сварка, но об ее минусах уже говорилось.

    Минимальный люфт прутам желательно оставить. На помощь «приходит» двойная вязка. Она требует упорных тренировок и заключается в одновременном стягивании стальных прутов с двух сторон. На словах схема сложно объяснима. Проще смотреть обучающее видео. В нем должно быть 5 шагов. Ровно столько в двойной вязке.

    Есть еще схема соединения двух пространственных каркасов в один объемный. Она состоит уже из 6-ти шагов. Освоив их, можно заготавливать арматуру заранее, пока готовится котлован и опалубка. Потом, останется лишь перенести каркас.

    Как вязать углы арматуры фундамента

    Вязка углов – отдельный вопрос, поскольку на них приходится львиная доля нагрузки. К тому же, углы бывают прямыми, острыми и тупыми. От конфигурации зависит приемлемый способ вязки. Тупые соединения делают жесткими, внахлест.

    Правильная вязка углов фундамента

    Он производится за счет сгиба одного из свободных концов арматуры. После, внутренний горизонтальный прут крепится к такому же внешнему. К полученной связке присоединяют внутренний горизонтальный прут.

    Крепят лапкой. По длине она равна 35-50-ти диаметрам продольной арматуры. Что касается шага меж угловыми поперечными прутами и вертикальными, он равен 3/8 высоты фундамента.

    Углы примыканий в фундаменте скрепляют П- или Г-образными хомутами. 90-градусные сочленения прутов арматуры, обычно, фиксируют  анкерными элементами Г-образной формы. Почти всегда процесс состоит из 5-6-ти шагов. Освоить их, значит обеспечить дому светлое, то есть крепкое будущее.

    схема, чертеж и пошаговая инструкция по укладке арматуры своими руками, как правильно уложить каркас, какое должно быть расстояние

    Чтобы выстроить малый дом в 1-2 этажа, хоз. постройку, придорожный магазинчик или гараж устраивается ленточный фундамент.

    Это недорогой и надежный вариант при возведении строений малой этажности.

    На его заливку расходуется минимум материалов и времени.

    Бетон сам по себе довольно хрупкий и подвержен разрушению. Для его упрочнения используется арматурный каркас.

    Строительные работы до начала процесса

    Перед началом армирования необходимо сделать чертеж фундамента. Он должен подпирать внешние стены и несущие внутренние перегородки. После производится расчет арматурного каркаса.

    Перед непосредственным началом строительных работ по вязке скелета необходимо:

    1. Выкопать траншею – согласно расположению и размерам чертежа.
    2. Собрать опалубку внутри траншеи из подходящих материалов.
    3. Организовать песчаную подушку в качестве подложки для равномерности распределения бетона.

    Главные элементы для обустройства арматурного каркаса

    От правильно собранной конструкции зависит ее надежность и долговечность.

    Любой каркас ленточного фундамента включает такие арматурные элементы:

    Правильный остов повышает несущую способность строения. Он также препятствует воздействию деформационных сил извне.

    Какие схемы существуют?

    Существует две установленные схемы продольной установке арматуры:

    Если принять ширину основания для фундамента более чем 500 мм, то используется вторая схема. Это зависит от норм, которые предписывают рядом расположенные стержни укладывать с интервалом 400 мм друг от друга.


    Боковая продольная арматура должна отходить от бетонных стенок на 50-70 мм. Это способствует сохранению защитного слоя бетона на каркасе.

    При возведении фундамента любой высоты применяется два пояса армирования:

    Типовые схемы по устройству углов и Т-образных примыканий применяются хомуты:

    На рисунке изображен чертеж схемы армирования ленточного фундамента с применением Г и П элементов:

    Гнутые элементы должны быть продолжением основных продольных прутьев и «наслаиваться» на них на 600-700 мм, но не короче 50 диаметров арматуры. Шаг арматуры в местах расположения углов вычисляется по соотношению: 0,75 х высоты фундамента.

    Детальная информация по армированию содержится в СНиП 2.03.01-84 и СНиП 2.02.01-83.

    Выбор и расчет

    При армировании необходимо использовать арматуру класса АIII. Она отличается рифленой поверхностью. Ее применяют для продольных и поперечных хлыстов, а также в упрочнении углов.

    Такой тип, по сравнению с гладкой, имеет лучшую сцепляющую способность с бетоном. Гладкие класса АI применяют для вертикальных элементов.

    Допустимо применять только горячекатаную сталь марок:

    В настоящее время помимо стандартных металлических прутков применяют арматуру из стеклопластика. Ее прочность выше, чем у стальной. Но такой тип чаще используется в крупногабаритном строительстве для уменьшения нагрузки.

    Упрощенный план расчета:

    1. Чтобы рассчитать сечение рабочих прутьев необходимо взять 0,1% площади сечения фундамента, а именно, для фундамента длиной:
      • менее 3м применимо сечение в 10мм;
      • более 3м — сечение необходимо применять не менее 12 мм, но не более 40 мм.
    2. Горизонтальная арматура составляет более 25% толщины рабочего прутка (минимальное значение 6 мм).
    3. Вертикальные стержни рассчитываются согласно высоты фундамента:
      • менее 0,8м принимается сечение в 6мм;
      • более 0,8м принимается сечение в 8мм и более.

    Данные формулы применимы только при возведении небольших построек. Габаритные строения в соответствие со СНиП требуют учитывать запас арматуры для обеспечения достаточной прочности.

    При планировании постройки в три этажа и выше, либо при наличии подвижных грунтов, предпочтительнее заказать расчет и схему в специализированной строительной фирме.

    Еще больше информации о расчете арматуры в видео:

    Необходимые инструменты и материалы

    Прежде чем приступить к строительно-монтажным работам нужно заранее собрать необходимые инструменты и приспособления:

    Обустройство опалубки и подушки

    Для устройства опалубки используются ОСБ-плиты, деревянные конструкции, фанера или ДВП. Материал должен удерживать бетон и не сгибаться под его давлением. Чем выше фундамент, тем прочнее требуется материал.

    Сборка опалубки поэтапно:

    Следом устраивается песчаная подушка. Ее толщина варьируется в пределах 200 мм. При этом песок следует предварительно утрамбовать. Для быстрой трамбовки достаточно намочить песок водой.

    Как правильно армировать — пошаговая инструкция

    Связывание арматуры для остова делается либо сразу в опалубке, либо за ее пределами с последующей установкой в местах использования.

    Этапы вязки «скелета» фундамента:

    Независимо от того, где происходит вязка: непосредственно в опалубке или же отдельно с последующей установкой в опалубку – последовательность шагов неизменна. Если части каркаса собираются отдельно, то их необходимо хорошо связать между собой непосредственно в опалубке.

    Все пересечения арматуры должны вязаться проволокой. Иногда допустимо применять хомуты из пластика. Использование сварочного аппарата для соединения элементов запрещается строительными нормами.

    Как правильно гнуть арматуру?

    Правильность работы с инструментами, которые способны согнуть металлические основы для дальнейшего использования в процессе армирования, позволяет создавать правильные и надежные гнутые элементы костяка.

    Чтобы согнуть металлический прут существует два способа:

    Горячий метод делает место сгиба хрупким. Для дальнейшей работы необходимо остудить готовое изделие на открытом воздухе.

    Раскрой

    Если диаметр прутьев не превышает 12 мм, для резки применимы ножовка по металлу, либо ленточная пила. Если диаметр штырей больше 12 мм, лучше применять «болгарку» со специальной насадкой, предназначенной для «мягкой» стали.

    Автоматический инструмент способствует ускорению строительно-монтажных работ, но требует аккуратной работы, чтобы избежать травматизма.

    Расположение

    Арматура должна отступать от края фундамента вовнутрь на 50-60 мм. Это предотвратит коррозию металла внутри фундамента и создаст защитный слой из бетона. Глубже делать не рекомендуется, так как остов перестанет выполнять свои функции и противостоять внешним воздействиям среды на бетон.

    Для создания цельносвязанного каркаса необходимо соединять вертикальные и поперечные стержни одним хомутом.

    Для создания защитного бетонного слоя внизу фундамента под каркас на расстоянии около 0,5 метров необходимо подкладывать кирпичи. При этом не следует допускать прогибов скелета.

    Как правильно уложить продольную арматуру?

    Продольная арматура должна обеспечивать равномерность распределение деформационных сил по всему фундаменту.

    То есть она делает бетон работоспособным. В п. 7.3.6 СНиП 52-01-2003 указывается, что шаг между продольными армирующими прутами нужно рассчитывать исходя из их типа (стены, плиты перекрытия, балки, колонны), а также высоты и ширины поперечного сечения.

    Но при этом расстояние между продольными прутками не должно быть более 400-500 мм. При укладке следует использовать целые хлысты без соединений, удлиненные на 1,5-2 метра для того, чтобы сделать загибы по углам. Это повысит их прочность.

    Укладка поперечной

    Правила поперечного армирования рассмотрены в п. 7.3.7 СНиП 52-01-2003. Вертикальная и поперечная арматура размещается с отступом до 300 мм друг от друга.

    Но при этом это расстояние не должно быть меньше половины высоты основания. Она забирает на себя часть поперечной нагрузки, которая воздействует на бетон и предупреждает формирование наклонных трещин.

    Процесс вязки

    Для вязки существует специализированная «вязальная» проволока. Чтобы правильно выбрать необходимый материал, нужно обратить внимание на его состав.

    В состав вязальной проволоки входит низкоуглеродистая сталь. Отличается она белым цветом.

    В процессе связывания достаточно приобрести проволоку диаметром от 1,0 до 1,4 мм. Если использовать минимальную толщину, то материал легко рвется. При использовании более толстой продукции в процессе монтажа будет сложно ее скручивать.

    Для вязки двух элементов остова необходимо подготовить отрезы длиной 250-500мм, для соединения трех штырей нужны отрезы не менее 500мм. Отрезаемая длина зависит от диаметра связываемых материалов. При связывании нескольких элементов, вязальную проволоку следует складывать пополам.

    Длину скрутки не следует делать слишком большой. Достаточно 3-5 витков для создания прочного соединения.

    Углы основания

    Чтобы обеспечить гармоничный переход двух векторов разной нагрузки, нужно правильно произвести армирование углов. В этом случае применимы гнутые элементы.

    При достаточной длине продольных стержней лучше будет завести хлысты за угол на 600-700мм. Цельные элементы значительно повысят прочность отдельных хомутов.

    При этом шаг пояса из вертикальной и поперечной арматуры должен составлять ½ шага прямых участков ленточного фундамента.

    Возможные ошибки и как исправить

    Малый напуск арматуры или его отсутствие в каркасе недопустим, так как в процессе бетонирования костяк может двигаться.

    Это может привести к нарушению готового изделия. Лучше оставлять припуски по 200 мм.

    Сварка элементов или связывание неподходящим материалом, например, веревкой недопустимы.

    Сварка делает узел крепления хрупким, а веревка не обеспечивает достаточной прочности соединения.

    Армирование углов без напусков. Армирование углов внахлест хлыстом может привести к быстрому разрушению и неравномерному переходу нагрузок между двумя частями фундаментной конструкции. Для решения проблемы включаются добавочные гнутые элементы.

    Заключение

    В технологическом плане армирование ленточного фундамента – процесс запутанный и трудоемкий. Но его вполне реально осуществить самостоятельно с использованием инструкций. Достаточно использовать силу двух-трех рабочих и подготовить несколько простых расчетов. Такой фундамент станет хорошим началом для будущего негабаритного строения.

    Вконтакте

    Facebook

    Twitter

    Одноклассники

    Мой мир

    Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | Швета Бхатт

    Обучение с подкреплением (RL) - одна из самых актуальных тем исследований в области современного искусственного интеллекта, и ее популярность только растет. Давайте рассмотрим 5 полезных вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с RL.

    Обучение с подкреплением (RL) - это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь от его собственных действий и опыта.

    Хотя как контролируемое обучение, так и обучение с подкреплением используют сопоставление между вводом и выводом, в отличие от контролируемого обучения, где обратная связь, предоставляемая агенту, представляет собой правильный набор действий для выполнения задачи, обучение с подкреплением использует вознаграждений и наказаний в качестве сигналов положительного и отрицательное поведение.

    По сравнению с обучением без учителя, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель обучения без учителя состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действий, которая максимизирует общего совокупного вознаграждения агента.На рисунке ниже показан цикл обратной связи «действие-вознаграждение» типовой модели RL.

    Вот некоторые ключевые термины, которые описывают основные элементы проблемы RL:

    1. Среда - Физический мир, в котором работает агент
    2. Состояние - Текущая ситуация агента
    3. Вознаграждение - Обратная связь от среда
    4. Политика - Метод сопоставления состояния агента действиям
    5. Значение - Будущее вознаграждение, которое агент получит, выполняя действие в определенном состоянии

    Проблема RL может быть лучше всего объяснена с помощью игр.Давайте возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть еду в сетке, избегая при этом призраков на своем пути. В этом случае сеточный мир - это интерактивная среда для агента, в которой он действует. Агент получает награду за поедание еды и наказание, если его убивает призрак (проигрывает игру). Состояния - это местоположение агента в мире сетки, а общая совокупная награда - это агент, выигравший игру.

    Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой изучения новых состояний, одновременно максимизируя свою общую награду.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы уравновесить и то и другое, лучшая общая стратегия может включать в себя краткосрочные жертвы. Таким образом, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

    Марковские процессы принятия решений (MDP) - это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний среды S, набора возможных действий A (s) в каждом состоянии, действительной функции вознаграждения R (s) и модели перехода P (s ’, s | a).Однако в реальных условиях окружающей среды, скорее всего, не хватает каких-либо предварительных знаний о динамике окружающей среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.

    Q-Learning - это широко используемый подход без моделей, который можно использовать для создания самовоспроизводящегося агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое обозначает значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значения является ядром алгоритма Q-обучения.

    Вот видео-демонстрация агента PacMan, который использует глубокое обучение с подкреплением.

    Q-Learning и SARSA (State-Action-Reward-State-Action) - два широко используемых алгоритма RL без моделей. Они различаются своими стратегиями разведки, в то время как их стратегии эксплуатации схожи. В то время как Q-обучение - это метод вне политики, в котором агент изучает значение на основе действия a *, полученного из другой политики, SARSA - это метод на основе политики, при котором он изучает значение на основе своего текущего действия a , полученного из его текущая политика.Эти два метода просты в реализации, но им не хватает универсальности, поскольку они не позволяют оценивать значения для невидимых состояний.

    Это можно преодолеть с помощью более продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQNs) , которые используют нейронные сети для оценки Q-значений. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.

    Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG) - это не связанный с политикой алгоритм, не связанный с политикой, критикующий субъект, который решает эту проблему, изучая политики в многомерных пространствах непрерывных действий.На рисунке ниже представлена ​​архитектура "актер-критик" .

    Так как RL требует большого количества данных, поэтому он наиболее применим в областях, где смоделированные данные легко доступны, например, игровой процесс, робототехника.

    1. RL довольно широко используется при создании ИИ для компьютерных игр. AlphaGo Zero - первая компьютерная программа, победившая чемпиона мира в древней китайской игре го. Другие включают игры ATARI, Backgammon и т. Д.
    2. В робототехнике и промышленной автоматизации RL используется, чтобы позволить роботу создать для себя эффективную адаптивную систему управления, которая учится на собственном опыте и поведении.Работа DeepMind над Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Policy updates является хорошим примером того же. Посмотрите это интересное демонстрационное видео.

    Другие приложения RL включают механизмы резюмирования абстрактного текста, диалоговые агенты (текст, речь), которые могут учиться на взаимодействиях с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальную политику лечения в сфере здравоохранения, и агентов на основе RL для онлайн-торговли акциями.

    Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

    1. Обучение с подкреплением - Введение , книга отца обучения с подкреплением - Ричарда Саттона и его научного руководителя Эндрю Барто . Онлайн-черновик книги доступен здесь.
    2. Учебные материалы из Дэвид Сильвер , включая видеолекции, - отличный вводный курс по RL.
    3. Вот еще одно техническое руководство по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI / Berkeley AI Research Lab).

    Для начала создания и тестирования агентов RL могут быть полезны следующие ресурсы.

    1. Этот блог о том, как обучить агент нейронной сети ATARI Pong с помощью градиентов политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего за 130 строк кода Python.
    2. DeepMind Lab - это платформа с открытым исходным кодом, похожая на трехмерную игру, созданную для агентных исследований искусственного интеллекта в богатой моделируемой среде.
    3. Project Malmo - еще одна платформа для экспериментов с ИИ для поддержки фундаментальных исследований в области ИИ.
    4. OpenAI gym - это набор инструментов для создания и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
    .

    Введение в различные алгоритмы обучения с подкреплением. Часть I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG) | by Kung-Hsiang, Huang (Steeve)

    Обычно установка RL состоит из двух компонентов: агента и среды.

    Иллюстрация обучения с подкреплением (https://i.stack.imgur.com/eoeSq.png)

    Затем среда относится к объекту, над которым действует агент (например, к самой игре в игре Atari), а агент представляет Алгоритм RL. Среда начинается с отправки состояния агенту, который затем на основе своих знаний предпринимает действия в ответ на это состояние.После этого среда отправляет пару следующих состояний и вознаграждение обратно агенту. Агент обновит свои знания с помощью награды, возвращаемой средой, чтобы оценить свое последнее действие. Цикл продолжается до тех пор, пока среда не отправит терминальное состояние, которое заканчивается эпизодом.

    Большинство алгоритмов RL следуют этому шаблону. В следующих параграфах я кратко расскажу о некоторых терминах, используемых в RL, чтобы облегчить наше обсуждение в следующем разделе.

    Определение

    1. Действие (A): все возможные действия, которые может предпринять агент.
    2. Состояние (S): текущая ситуация, возвращаемая средой.
    3. Награда (R): немедленный возврат из среды для оценки последнего действия.
    4. Политика (π): Стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния.
    5. Стоимость (V): ожидаемая долгосрочная доходность с учетом скидки, в отличие от краткосрочного вознаграждения R. Vπ (s) определяется как ожидаемая долгосрочная доходность π политики раскола текущего состояния.
    6. Значение Q или значение действия (Q): значение Q аналогично значению Value, за исключением того, что оно принимает дополнительный параметр, текущее действие a . Qπ (s, a) относится к долгосрочному возврату текущего состояния s , предпринимая действия a в соответствии с политикой π.

    Без модели по сравнению с На основе модели

    Модель предназначена для моделирования динамики окружающей среды. То есть модель изучает вероятность перехода T (s1 | (s0, a)) из пары текущего состояния s 0 и действия a в следующее состояние s 1 . Если вероятность перехода успешно изучена, агент будет знать, насколько вероятно войти в определенное состояние с учетом текущего состояния и действия.Однако алгоритмы, основанные на моделях, становятся непрактичными по мере роста пространства состояний и пространства действий (S * S * A для табличной настройки).

    С другой стороны, алгоритмы без моделей полагаются на метод проб и ошибок для обновления своих знаний. В результате ему не требуется место для хранения всей комбинации состояний и действий. Все алгоритмы, обсуждаемые в следующем разделе, попадают в эту категорию.

    Соответствие политике и политике Вне политики

    Агент в соответствии с политикой изучает значение на основе своего текущего действия a, производного от текущей политики, тогда как его противоположная часть изучает его на основе действия a *, полученного из другой политики.В Q-обучении такой политикой является жадная политика. (Мы поговорим об этом подробнее в Q-Learning и SARSA)

    2.1 Q-Learning

    Q-Learning - это внеполитический, не модельный алгоритм RL, основанный на хорошо известном уравнении Беллмана:

    Уравнение Беллмана (https : //zhuanlan.zhihu.com/p/21378532? refer = intelligentunit)

    E в приведенном выше уравнении относится к математическому ожиданию, а ƛ - к коэффициенту дисконтирования. Мы можем переписать его в виде Q-значения:

    Уравнение Беллмана в форме Q-значения (https: // zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer=intelligentunit)

    Оптимальное значение Q, обозначаемое как Q *, может быть выражено как:

    Оптимальное значение Q (https://zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer= Intelligentunit)

    Цель состоит в том, чтобы максимизировать Q-значение. Прежде чем погрузиться в метод оптимизации Q-value, я хотел бы обсудить два метода обновления значений, которые тесно связаны с Q-обучением.

    Итерация политики

    Итерация политики запускает цикл между оценкой политики и ее улучшением.

    Итерация политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

    Оценка политики оценивает функцию ценности V с помощью жадной политики, полученной в результате последнего улучшения политики. С другой стороны, улучшение политики обновляет политику действием, которое максимизирует V для каждого состояния. Уравнения обновления основаны на уравнении Беллмана. Он продолжает повторяться до схождения.

    Псевдокод для изменения политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

    Итерация значения

    Итерация значения содержит только один компонент.Он обновляет функцию ценности V на основе оптимального уравнения Беллмана.

    Оптимальное уравнение Беллмана (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582) Псевдокод для изменения значений (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

    После итерация сходится, оптимальная политика напрямую получается путем применения функции максимального аргумента для всех состояний.

    Обратите внимание, что эти два метода требуют знания вероятности перехода p , что указывает на то, что это алгоритм на основе модели.Однако, как я упоминал ранее, алгоритм, основанный на модели, страдает проблемой масштабируемости. Так как же Q-Learning решает эту проблему?

    Q-Learning Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

    α относится к скорости обучения (т.е. насколько быстро мы приближается к цели). Идея Q-Learning во многом основана на итерациях значений. Однако уравнение обновления заменяется приведенной выше формулой. В результате нам больше не нужно беспокоиться о вероятности перехода.

    Псевдокод Q-обучения (https://martin-thoma.com/images/2016/07/q-learning.png)

    Обратите внимание, что следующее действие a ' выбрано для максимизации Q-значения следующего состояния. следования текущей политике. В результате Q-обучение относится к категории вне политики.

    2.2 Состояние-действие-награда-государство-действие (SARSA)

    SARSA очень напоминает Q-обучение. Ключевое различие между SARSA и Q-Learning заключается в том, что SARSA - это алгоритм, соответствующий политике. Это означает, что SARSA изучает значение Q на основе действия, выполняемого текущей политикой, а не жадной политикой.

    SARSA Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

    Действие a_ (t + 1) - это действие, выполняемое в следующее состояние s_ (t + 1) согласно текущей политике.

    Псевдокод SARSA (https://martin-thoma.com/images/2016/07/sarsa-lambda.png)

    Из псевдокода выше вы можете заметить, что выполняется выбор двух действий, которые всегда соответствуют текущей политике. Напротив, Q-обучение не имеет ограничений для следующего действия, пока оно максимизирует Q-значение для следующего состояния.Следовательно, SARSA - это алгоритм, основанный на политике.

    2.3 Deep Q Network (DQN)

    Хотя Q-обучение - очень мощный алгоритм, его основной недостаток - отсутствие универсальности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно, по сути, напоминает динамическое программирование. Это означает, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не имеет возможности оценивать значение для невидимых состояний.Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, введя нейронную сеть.

    DQN использует нейронную сеть для оценки функции Q-значения. Входом для сети является ток, а выходом - соответствующее значение Q для каждого действия.

    DQN Пример Atari (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

    В 2013 году DeepMind применил DQN к игре Atari, как показано на рисунке выше. Входными данными является необработанное изображение текущей игровой ситуации. Он прошел через несколько слоев, включая сверточный слой, а также полностью связанный слой.Результатом является Q-значение для каждого действия, которое может предпринять агент.

    Вопрос сводится к следующему: Как мы обучаем сеть?

    Ответ заключается в том, что мы обучаем сеть на основе уравнения обновления Q-обучения. Напомним, что целевое Q-значение для Q-обучения:

    Целевое Q-значение (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

    ϕ эквивалентно состоянию s, в то время как обозначает параметры в нейронной сети, которые не входят в область нашего обсуждения.Таким образом, функция потерь для сети определяется как квадрат ошибки между целевым значением Q и выходным значением Q из сети.

    Псевдокод DQN (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

    Еще два метода также важны для обучения DQN:

    1. Experience Replay : Так как обучающие образцы в типичном RL настройки сильно коррелированы и менее эффективны для обработки данных, это приведет к более сложной конвергенции для сети. Одним из способов решения проблемы распространения образцов является воспроизведение опыта.По сути, образцы переходов сохраняются, которые затем случайным образом выбираются из «пула переходов» для обновления знаний.
    2. Отдельная целевая сеть : Целевая Q-сеть имеет ту же структуру, что и сеть, которая оценивает значение. Каждые шаги C, в соответствии с приведенным выше псевдокодом, целевая сеть сбрасывается на другую. Таким образом, колебания становятся менее сильными, что приводит к более стабильным тренировкам.

    2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)

    Хотя DQN добилась огромного успеха в задачах более высокого измерения, таких как игра Atari, пространство действия все еще остается дискретным.Однако для многих задач, представляющих интерес, особенно для задач физического контроля, пространство действий является непрерывным. Если вы слишком точно распределите пространство действия, вы получите слишком большое пространство действия. Например, предположим, что степень свободной случайной системы равна 10. Для каждой степени вы делите пространство на 4 части. У вас будет 4¹⁰ = 1048576 действий. Также чрезвычайно сложно сходиться в таком большом пространстве действий.

    DDPG опирается на архитектуру «актер-критик» с двумя одноименными элементами: актер и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, то есть для определения наилучшего действия для определенного состояния.

    Функция политики (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

    Критик используется для оценки функции политики, оцененной субъектом в соответствии с ошибкой временной разницы (TD).

    Ошибка разницы во времени (http://proceedings.mlr.press/v32/silver14.pdf)

    Здесь строчные буквы v обозначают политику, выбранную субъектом. Знакомо? Да! Это похоже на уравнение обновления Q-обучения! TD-обучение - это способ научиться предсказывать значение в зависимости от будущих значений данного состояния.Q-обучение - это особый тип TD-обучения для изучения Q-ценности.

    Архитектура «Актер-критик» (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

    DDPG также заимствует идеи воспроизведения опыта и отдельной целевой сети от DQN . Другой проблемой для DDPG является то, что он редко выполняет исследование действий. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.

    Action Noise (слева), Parameter Noise (справа) (https: //blog.openai.com / better-exploration-with-parameter-noise /)

    Утверждается, что добавление в пространство параметров лучше, чем в пространство действий, согласно этой статье, написанной OpenAI. Один из часто используемых шумов - это случайный процесс Орнштейна-Уленбека.

    Псевдокод DDPG (https: // arxiv.

    ᐉ Приложения обучения с подкреплением

    Возможно, вы читали об обучении с подкреплением, просматривая истории об AlphaGo - алгоритме, который научился играть в игру GO и побеждать опытного игрока-человека - и, возможно, нашли эту технологию увлекательной.

    Однако, поскольку предмет по своей природе сложен и не кажется многообещающим с точки зрения бизнеса, вы, возможно, не сочли полезным углубляться в его изучение.

    Что ж, оказывается, отсутствие у RL практических преимуществ - заблуждение; на самом деле есть несколько способов, которыми компании могут его использовать прямо сейчас.

    В этом посте мы перечислим возможные приложения для глубокого обучения с подкреплением и объясним без технического жаргона, как в целом работает RL.

    Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением

    Итак, в обычном контролируемом обучении , согласно нашему недавнему сообщению, у нас есть пары ввода / вывода (x / y) (например, помеченные данные), которые мы используем для обучения машин. Зная результаты для каждого входа, мы позволяем алгоритму определять функцию, которая отображает Xs-> Ys, и мы продолжаем исправлять модель каждый раз, когда она делает ошибку прогноза / классификации (выполняя обратное распространение и подергивая функцию.Мы продолжаем такое обучение до тех пор, пока алгоритм не даст удовлетворительных результатов.

    В обычном обучении без учителя у нас есть данные без меток, и мы вводим набор данных в наш алгоритм, надеясь, что он обнаружит в нем некую скрытую структуру.

    Обучение с подкреплением решает другие задачи. В RL есть агент, который взаимодействует с определенной средой, таким образом изменяя свое состояние, и получает вознаграждение (или штрафы) за свой ввод.Его цель - найти шаблоны действий, попробовав их все и сравнив результаты, которые принесут наибольшее количество очков вознаграждения.

    Одна из ключевых особенностей RL заключается в том, что действия агента могут не влиять на непосредственное состояние среды, но влияют на последующие. Так что иногда машина не узнает, эффективно ли то или иное действие, гораздо позже в эпизоде.

    Кроме того, существует так называемая дилемма компромисса эксплуатация / разведка .

    Стремясь максимизировать числовое вознаграждение, агент должен склоняться к действиям, которые, как он знает, приводят к положительным результатам, и избегать тех, которые не дают результатов. Это называется эксплуатацией знаний агента.

    Однако, чтобы выяснить, какие действия являются правильными, в первую очередь он должен их опробовать и рискнуть получить штраф. Это известно как разведка .

    Уравновешивание эксплуатации и исследования - одна из ключевых проблем в обучении с подкреплением и проблема, которая вообще не возникает в чистых формах обучения с учителем и без учителя.

    Помимо агента и среды, в каждой системе RL есть еще четыре элемента :

    Политика. Как действует агент при определенном состоянии окружающей среды; они могут быть определены простой функцией или включать в себя некоторые обширные вычисления. Думайте о них как о правилах или ассоциациях машинных стимулов и реакций.

    Сигналы вознаграждения определяют, следует ли изменять политику или нет. Как мы уже упоминали, единственная цель агента - максимизировать числовое вознаграждение, чтобы на основе этого сигнала он мог делать выводы о том, какие действия являются хорошими или плохими.

    Функции ценности также играют решающую роль в формировании поведения агента, но, в отличие от сигналов вознаграждения, которые оценивают действия в непосредственном смысле, они определяют, является ли событие хорошим в долгосрочной перспективе, с учетом следующих состояний.

    Наконец, модели имитируют среду, в которой находится агент, и, таким образом, позволяют делать выводы о его будущем поведении. Методы обучения с подкреплением, использующие модели для планирования, называются модельными, а методы, полностью основанные на методе проб и ошибок, называются безмодельными.

    Хорошо, как на самом деле работает RL?

    Давайте возьмем игру в Понг в качестве примера (старинные игры Atari часто используются для объяснения внутренней работы обучения с подкреплением) и представим, что мы пытаемся научить агента играть в нее.

    В режиме контролируемого обучения первое, что мы делаем, это записываем игровые сеансы человека-игрока и создаем помеченный набор данных, в который мы записываем каждый кадр, отображаемый на экране (ввод), а также каждое действие игрока. (вывод).

    Затем мы скармливаем эти входные кадры нашему алгоритму и заставляем его предсказывать правильные действия (нажатие вверх или вниз) для каждой ситуации (правильность определяется нашими выходными данными). Мы использовали бы обратное распространение, чтобы настроить функцию, пока машина не получает правильные прогнозы.

    Несмотря на высокий уровень точности, которого мы могли достичь с его помощью, у этого подхода есть несколько серьезных недостатков. Во-первых, у нас должен быть помеченный набор данных для любого вида контролируемого обучения, а получение данных (и аннотирование меток) может оказаться довольно дорогостоящим и трудоемким процессом.Кроме того, применяя такой вид обучения, мы не даем машине шанса когда-либо обыграть игрока-человека; по сути, мы просто учим его подражать им.

    Однако в обучении с подкреплением таких ограничений нет.

    Мы начинаем так же, то есть пропускаем входные кадры через наш алгоритм и позволяем ему выполнять случайные действия. У нас нет целевых меток для каждой ситуации, поэтому мы не указываем агенту, когда он должен нажимать вверх, а когда вниз.Мы даем ему возможность самостоятельно исследовать окружающую среду.

    Мы предоставляем только обратную связь с табло. Каждый раз, когда модели удается набрать очко, она получает награду +1, а каждый раз, когда она теряет очко, получает штраф -1. Исходя из этого, он будет итеративно обновлять свои политики, чтобы действия, которые приносят вознаграждение, были более вероятными, а действия, приводящие к штрафу, отфильтровывались.

    Здесь нужно немного терпения: сначала агент, необразованный, будет постоянно проигрывать игру.Однако по мере того, как он продолжает изучать игру, в какой-то момент он случайно наткнется на выигрышную последовательность действий и соответствующим образом обновит свою политику.

    Проблемы обучения с подкреплением

    Не все хорошо в стране РЛ. Даже сценарий, который вы только что прочитали, когда агент становится хорошо разбирающимся в игре Atari, может быть довольно проблематичным.

    Предположим, что алгоритм какое-то время играл в Понг против человека и довольно умело подбрасывал мяч назад и вперед.Но затем он скользит к концу эпизода и теряет очко. Вознаграждение за всю последовательность будет отрицательным (-1), поэтому модель будет предполагать, что каждое предпринятое действие было неправильным, что не так.

    Это называется проблемой присвоения кредита и связано с тем, что наш агент не получает обратную связь сразу после каждого действия. В Pong он может увидеть результат только после того, как эпизод закончился, на табло. Таким образом, он должен каким-то образом установить, какие действия привели к конечному результату.

    Из-за этого нехватки приложений для установки вознаграждения с алгоритмами обучения с подкреплением обычно очень неэффективны. Для обучения им требуется много данных, прежде чем они станут эффективными.

    Кроме того, в некоторых случаях, когда последовательность действий, необходимых для получения награды, слишком длинна и сложна, система дефицитного вознаграждения полностью выйдет из строя. Агент, который не может получить вознаграждение, совершая случайные шаги, никогда не научится правильному поведению.

    Чтобы бороться с этим, специалисты по RL вручную проектируют функции вознаграждения, чтобы они могли направлять политику агента в отношении получения вознаграждения.Как правило, эти функции выдают серию мини-наград на пути к большой выплате, таким образом предоставляя агенту необходимые предложения. Процесс создания этой функции известен как формирование награды .

    Примеры использования обучения с подкреплением

    Робототехника. RL может использоваться для задач управления большой размерностью, а также в различных промышленных приложениях. Google, например, по сообщениям, сократил потребление энергии примерно на 50% после внедрения технологий Deep Mind.В космосе есть инновационные стартапы (бонсай и т. Д.), Которые распространяют глубокое обучение с подкреплением для эффективной настройки машин и оборудования.

    Анализ текста. Исследователи из Salesforce, известной компании, занимающейся облачными вычислениями, использовали RL вместе с продвинутой моделью генерации контекстного текста для разработки системы, способной создавать легко читаемые резюме длинных текстов. По их словам, их алгоритм можно тренировать на разных типах материалов (новостные статьи, блоги и т. Д.).).

    Оформление сделки. Крупные компании финансовой индустрии уже какое-то время используют алгоритмы машинного обучения для улучшения торговли и капитала, и некоторые из них, такие как JPMorgan, уже бросили свои шляпы в кольцо RL. В 2017 году компания объявила, что начнет использовать робота для выполнения торговых операций с крупными ордерами. Их модель, обученная на миллиардах исторических транзакций, позволила бы выполнять торговые процедуры быстро, по оптимальным ценам и снимать огромные ставки, не создавая рыночных колебаний.

    Здравоохранение. Недавние статьи предлагают множество приложений для RL в отрасли здравоохранения. Среди них - дозирование лекарств, оптимизация политики лечения для страдающих хроническими заболеваниями, клинические испытания и т. Д.
    Заключение

    RL обещает компаниям, это само собой разумеющееся, но важно, чтобы вы не поддавались шумихе вокруг технологии и реалистично оценивали ее сильные и слабые стороны и преимущества, которые она может принести вашему бизнесу.Мы предлагаем сначала найти несколько простых вариантов использования, чтобы проверить, как работает RL.

    Если вы хотите узнать больше о том, что такое обучение с подкреплением и как оно может помочь вашей компании, свяжитесь с нашим экспертом, чтобы получить бесплатную консультацию.

    .

    Прогнозирование без моделей: обучение с подкреплением | Райан Вонг

    Часть 4: Прогнозы без моделей с обучением по методу Монте-Карло, обучением по временной разнице и TD ( λ)

    Ранее мы рассмотрели планирование с помощью динамического программирования для решения известного MDP . В этом посте мы будем использовать прогнозирование без модели для оценки функции ценности неизвестного MDP. т.е. мы посмотрим на оценку политики неизвестного MDP. Эта серия сообщений в блоге содержит краткое изложение концепций, объясненных Дэвидом Сильвером во введении в обучение с подкреплением.

    Часть: 1 ・ 2 ・ 3 ・ 4 ・…

    Три основных метода, которые будут объяснены для прогнозирования без модели :

    В этом посте в основном рассматривается оценка данной политики в неизвестном MDP, а не поиск оптимальной политики.

    Монте-Карло методы - это без моделей , которые учатся непосредственно из эпизодов опыта.Монте-Карло учится на полных эпизодах с без начальной загрузки. Один из недостатков MC состоит в том, что он может применяться только к эпизодическим Марковским процессам принятия решений, когда все эпизоды должны завершаться.

    Без модели: Нет сведений о переходах / вознаграждениях MDP
    Самоуправление : обновление предполагает оценку

    Оценка политики Монте-Карло

    Цель π, узнать v_π (значение для политики) из эпизодов опыта.

    Данная политика π с каждым состоянием, действием и связанным вознаграждением за выполнение этого действия Напомним: возврат - это общая дисконтированная награда. Функция повторного вызова: значение - ожидаемая доходность

    Оценка политики Монте-Карло вместо этого использует эмпирическую среднюю доходность . ожидаемого дохода. Два подхода к оценке функции ценности политики в государстве: использовать Оценка политики Монте-Карло при первом посещении или Оценка политики Монте-Карло при каждом посещении.

    Оценка политики Монте-Карло при первом посещении

    1. Оценка значения состояния с данной политики
    2. первый временной шаг ( т) ​​ это состояние ( с) посещается в эпизоде ​​
    3. Счетчик приращения: Н (с) ← Н (с) + 1
    4. Общий доход приращения: С (с) ← S (с) + Gₜ
    5. Значение оценивается по средней доходности: В (с) = S (с) / Н (с)
    6. В (с) → v_π (с) как Н (с) → ∞

    Каждые- Посетите оценку политики Монте-Карло

    1. Оцените значение состояния с данной политики
    2. Каждые временных интервалов ( t) это состояние ( с) посещается в эпизоде
    3. Счетчик приращений: Н (с) ← Н (с) + 1
    4. Общая доходность приращения: С (с) ← S (s) + Gₜ
    5. Значение оценивается по средней доходности: В (с) = S (с) / Н (с)
    6. В (с) → v_π (с) как Н ( s) → ∞

    В обоих вышеупомянутых подходах к оценке мы должны были отслеживать статистику нашего алгоритма.то есть мы можем вычислить значение только после того, как мы завершили все эпизоды. Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать уравнение Incremental Mean для постепенного обновления значения.

    Среднее значение приращения
    Среднее значение µ₁, µ₂,… последовательности x₁, x₂,… может быть вычислено постепенно.

    Среднее инкрементное

    Инкрементное обновление Монте-Карло
    Обновление В (с) инкрементально после эпизода S₁, A₁, R₂,…, Sₜ. Для каждого состояния Sₜ с возвратом Gₜ:

    Замените шаги 3–5 указанным выше. (G - V (S )) можно рассматривать как ошибку между возвратом и средним значением на временном шаге t

    В нестационарных задачах (когда все меняется, а вы этого не делаете) нет необходимости вспоминать то, что произошло давным-давно), мы можем использовать метод скользящего среднего, то есть забыть старые эпизоды.

    Инкрементальные обновления Монте-Карло

    Temporal-Difference - это без модели. Методы Temporal Difference учатся непосредственно на опыте / взаимодействии с окружающей средой. Temporal Difference изучает неполные эпизоды самонастройкой (обновите предположение функции значения) .

    Как в MC, так и в TD цель состоит в том, чтобы изучить v_π онлайн на основе опыта в соответствии с политикой π .
    Если бы мы применили инкрементальных при каждом посещении Монте-Карло , мы обновим значение В (S towards) до фактического возврата Gₜ

    Простейший алгоритм обучения временной разности, TD (0) отличается, поскольку мы обновляем значение V (Sₜ) до расчетной доходности Rₜ₊₁ + γV (Sₜ₊₁)

    Rₜ₊₁ + γV (Sₜ ₊₁) - это TD target и δₜ = Rₜ₊₁ + γV (Sₜ₊₁) -V (Sₜ) - это TD error .

    Обучение TD немедленно обновляет функцию значения , что позволяет ему выучить до того, как узнает окончательный результат после каждого шага, в отличие от MC, который должен ждать до конца эпизода, прежде чем станет известен возврат. TD работает в продолжающихся (не завершающихся) средах , в то время как MC работает только для эпизодических (завершающих) сред / полных последовательностей.

    Пример, иллюстрирующий разницу между TD и MC, - это если бы мы попытались предсказать, сколько времени потребуется, чтобы ехать домой в каждом штате по пути.
    В MC мы присваиваем каждому состоянию значение, которое мы получаем в конце пути (фактический результат).
    В TD мы обновляли бы значение по ходу в каждом состоянии, используя влияние, которое следующее состояние оказывает на текущее состояние (предполагаемый результат).

    Существует компромисс между смещением и дисперсией. MC имеет высокую дисперсию и нулевое смещение , так как он использует возврат Gₜ , который зависит от множества случайных действий , переходов и вознаграждения .Поэтому он имеет хорошие свойства сходимости даже при приближении функции и не чувствителен к начальному значению.

    TD имеет низкую дисперсию и некоторое смещение, так как цель TD зависит от одно случайное действие, переход и награда . Обычно он эффективнее MC. TD (0) сходится к v_π (s) , но не всегда с приближением функции. В отличие от MC он более чувствителен к начальному значению.

    Batch MC и TD

    Итак, мы видели, что MC и TD сходятся: V (s) → v_π (s) по опыту → ∞
    Но на практике мы не можем продолжать бесконечно, поэтому как эти алгоритмы сходятся для пакетного решения для конечного опыта?

    Предположим, у нас есть два состояния A, B с без скидки и 8 эпизодов опыта.

    AB Пример

    Какое значение имеет состояние A . В (А) ?
    MC сходится к решению, которое наилучшим образом соответствует наблюдаемой доходности с минимальной среднеквадратичной ошибкой.

    Следовательно, В (А) = 0. Поскольку состояние A появляется в эпизоде ​​только тогда, когда доходность равна 0.

    TD (0) сходится к решению модели Маркова максимального правдоподобия . Это решение MDP, которое наилучшим образом соответствует данным.

    Следовательно, В (А) = 0,75 . Так мы получили в награду 6 серий из 8. В отличие от MC, TD использует марковскую собственность.

    Сравнение методов резервного копирования

    Резервное копирование Монте-Карло:
    Значение состояния Sₜ может быть вычислено только после достижения терминального состояния

    Временное разностное резервное копирование (0) TD (0):
    Значение состояния Sₜ вычисляется с использованием только одного шага вперед.

    Резервное копирование динамического программирования:
    Значение Sₜ вычисляется с одностадийным просмотром каждого возможного состояния и вычисляется ожидаемое значение.

    n-Step Return
    Подход между TD (0) и MC, где у нас есть n-шаговое обучение с временной разницей. Следовательно, значение будет вычислено путем просмотра вперед на n шагов и применения метода обучения временной разности.

    Вместо того, чтобы смотреть на каждый n-шаговый доход Gₜ⁽ⁿ⁾ , мы можем использовать убывающую взвешенную сумму для объединения всех n-шаговых доходностей, называемую λ-доходностью .

    Перспективный TD (λ)

    Значение в состоянии теперь может быть вычислено с использованием TD прямого просмотра (λ)

    Перспективный взгляд смотрит в будущее для вычисления λ-return и обновляет функцию значения по отношению к нему и может быть вычислен только из полных эпизодов.

    Обратный просмотр TD (λ)

    Обратный просмотр предоставляет механизм для обновления значения в режиме онлайн на каждом шаге из неполных последовательностей. Мы ведем трассу соответствия для каждого состояния s и обновляем В (с) для каждого состояния с пропорционально TD-error δₜ и трассе соответствия Eₜ (s) .

    Traceibility Trace
    Eligibility Trace объединяет как частотную эвристику , так и эвристику давности .
    - Эвристика частоты : присвоить кредит наиболее частым состояниям
    - Эвристика недавнего времени : присвоить кредит самым последним состояниям

    Уравнения трассировки соответствия

    Мы рассмотрели различные методы прогнозирования без использования моделей , такие как Монте -Карло обучение, временное обучение и TD (λ).Эти методы позволили нам найти значение состояния при заданной политике. В следующем посте мы рассмотрим поиск оптимальных политик с использованием безмодельных методов.

    .

    Смотрите также