Главное меню

Новые и старые классы арматуры


виды, таблица, старые и новые

Содержание   

Строительство любого здания, кроме малых архитектурных форм, никак не обходится без использования арматуры.

Арматурная сталь выполняет массу задач, основная из которых – помощь в формировании железобетонных конструкций. Выпускается она в большом количестве вариаций. Классификация арматуры подразумевает деление ее на разные типы, предназначаемые для разных, иногда прямо противоположных требований.

Стальная арматура для строительных каркасов

В этой статье мы рассмотрим, что такое классы арматуры, какими они бывают, как определить правильный арматурный класс и т.д.

Особенности и назначение

Стоит понимать, что использование арматуры, классов и ее разновидностей – сфера довольно широкая. Применяют ее для разных задач, в том числе не только строительных.

Основное направление – сборка несущих каркасов железобетонных конструкций. Сама суть железобетонных конструкций заключается в сочетании арматурных каркасов и монолитного бетона.

Без внутреннего металлического стержня бетон быстро растрескивается и разрушается. Если же в нем присутствует строительная арматура, то все меняется.

Читайте также: обзор стеклопластиковой арматуры, список плюсов и минусов, сфера применения.

Прочность железобетонных конструкций в разы выше, их можно ставить в положение с разносторонне направленными нагрузками и т.д.

Также арматурная сталь и создаваемая из нее строительная арматура задействуется, когда надо выполнить какие-либо серьезные монтажные работы, что-то закрепить или зафиксировать в одном положении.

Применяется строительная арматура и в других, более специфичных целях.
к меню ↑

Классификация

Строительная сфера огромна, в ней легко запутаться даже профессионалу. Большое количество задач требует большого количества разных по своей структуре и назначению материалов, и строительная арматура – не исключение.

Классификация арматуры была придумана как раз для всевозможного упрощения и унификации процессов.

Класс арматуры или класс арматурной стали – это специальное обозначение, так называемая маркировка, обозначающая предельные прочности стержня, его допустимые размеры, определение задач и т.д.

Ориентироваться во всем том разнообразии, которое нам предлагает строительная арматура, позволяет таблица арматурных классов.

Таблица эта очень проста, и содержит в себе несколько колонок. В первой маркировка, а дальше указываются ее параметры:

Таблица арматурны классов

Таблица бывает короткой и расширенной. Таблица крупного образца может содержать в себе массу параметров, для простых обывателей совершенно незнакомых, сокращенная таблица содержит только краткий минимум необходимой информации.
к меню ↑

Классы и их различия

Арматурная сталь и стержни делятся на конкретные классы, у каждого есть своя маркировка. Есть старые и новые обозначения.

В гражданском и промышленном строительстве используется арматура:

Первой указана, так называемая старая маркировка. Основывается она на старом ГОСТ, который применялся еще в советские времена. Сейчас строители понемногу отходят от него, принимая за основу новые марки.

Читайте также: что относят к фонтанной арматуре, и для чего она необходима?

Тем более что отличий между ними, кроме конечно названия, практически нет. Рассмотрим конкретные различия между классами.

Первые два образца – монтажная арматура. Как вы уже наверняка знаете, стержни имеют разный профиль, от гладкого до рифленого или серповидного.

Гладкий профиль делается только для арматуры ненапряженной, предназначенной для монтажных работ. Устанавливать их в каркас несущих конструкций запрещено. У них не хватит прочности, да и отсутствие граней ухудшает сцепление с бетоном.

Арматура А3 с рифленым профилем

Изделия первого класса имеют диаметр от 6 до 40 мм и гладким профилем. Изделия второго класса выпускаются с рифленым профилем, диаметрам от 10 до 80 мм, а в некоторых случаях и больше.

Арматура А3 и выше выпускается с рифленым профилем. Именно класс А3 считается самым популярным.



data-ad-client="ca-pub-8514915293567855"
data-ad-slot="1955705077">

Стержни класса А3 обладают уникальным сочетанием прочности, сопротивления напряжением, а также имеют рифленый профиль. Арматурная сталь класса А3 долговечна и очень прочна, ее с лихвой хватает на покрытие большинства строительных задач.

Стоимость арматуры А3 не слишком высокая, в отличие от моделей высоких классов, что тоже хорошо выделяет ее на фоне остальных. Диапазон рабочих диаметров равен 8-40 мм.

В отличие от арматуры А3, класс А4 выдерживает больше нагрузок, и лучше справляется с ролью каркаса для сильно напряженных конструкций, к примеру, фундамента дома.

Классы А5 и А6 в гражданском строительстве своего применения не нашли. Для него они слишком дороги, если так конечно можно выражаться. Предел их рабочих характеристик превышает любые возможные требования и нормы в гражданском строительстве.

Закупают их для промышленности, где необходимо возводить прочнейшие несущие конструкции под масштабные проекты, типа огромных цехов, заводов выдерживающих массу тяжелого оборудования и т.д.

Для производства стержней всех классов в наше время используется арматурная сталь 3-5СП, если подразумеваются стандартные углеродные образцы, и  25Г2С или 35ГС, если нужна сталь легированная
к меню ↑

Дополнительная маркировка

Нами уже были рассмотрены основные виды арматуры, а также таблица классов. Однако на этом различия между ними не заканчиваются. Существуют дополнительные маркировочные знаки, обозначающие те или иные особенности конкретного стержня.

К примеру, запись типа А3К – это определение стержня арматуры класса А3 с дополнительной защитой от коррозии. Добавление марки «К», означает что сталь обработали специальными составами, она будет долговечнее, не поддастся коррозии, по крайней мере, в первое время, но и обойдется вам дороже.

Стойкая к коррозии арматура А4 на складе

Добавление буквы «С», означает что арматура легко сваривается. Различить запись очень легко, достаточно взглянуть на последнюю букву в аббревиатуре. Например, арматура класса А500С, типичный образец сварных строительных стержней.

Тут нужно понимать, что далеко не каждый класс такой арматурной продукции легко соединяется с другими металлами посредством сваривания. В некоторых ситуациях сталь плохо держит сварку, да и не всегда такие задачи перед ней стоят.

Вязка большинства арматурных каркасов сводится к соединению стержней проволокой или муфтами. Сварке в ней отводится второстепенная роль.

Это впрочем, не значит, что можно обойтись совсем без сварных изделий, для чего и придумали выпускать дополнительный подкласс, предназначенный в том числе, и для удобного сваривания с другими металлоконструкциями.

Есть и другие, менее популярные элементы аббревиатуры, но их мы рассматривать не будем. Интересующимся, поможет полная таблица классов.
к меню ↑

Классификация арматуры (видео)


к меню ↑

Другие виды

Существует и понятие, запорная или трубопроводная арматура. Это отдельная разновидность оборудования, используемая в сантехнике. В ней есть свои классы, в том числе самый важный – класс герметичности.

Класс герметичности влияет на то, насколько качественно узел отрабатывает в трубопроводе. Без герметичности невозможно осуществить сборку нормального трубопровода, поэтому на показатель герметичности, обращают серьезное внимание.

Вам же нужно знать только то, что уровень герметичности узла указывается в его характеристиках, которые можно просмотреть при покупке.
к меню ↑

Определение на глаз

Любая армированная строительная конструкция, так или иначе, состоит из арматуры. Дабы не путаться в типах конструкций и их каркасах, желательно уметь различать стержни на глаз, хотя бы их основные характеристики.

Пример гладкой арматуры класса А1

Такое умение поможет вам в будущем. К тому же, развить его не так сложно. Строительная арматура сильно отличается от промышленной, а стержни первых классов с их отличием в профиле и вовсе распознаются без какого-либо труда.

Все что от вас требуется – запомнить несколько правил, и дальше следовать им каждый раз, когда от вас требуется распознать, что же за продукция лежит под ногами.

В первую очередь смотрим на профиль стержня. Гладкий профиль – это всегда первый, реже второй класс. Изделия третьего и выше класса с гладким профилем не выпускаются вообще. Соответственно, рифленый профиль – свидетельство того, что перед вами арматура класса А3 или выше.

Дальше смотрим на диаметр, вес и протяжность. Образцы класса А3 и А4 имеют сходные диаметры, но последний, как правило, крупнее, делается из более качественной стали.

Промышленные изделия классов А5 и А6 легче определить, когда вы их уже видели. Но в общих чертах и можно описать, как укрупненная сталепрокатная продукция, с большой длиной и укрупненным серповидным или кольцевым профилем.

Выучив эти простые правила, вы научитесь отличать один класс от другого, без привлечения документации. Все остальное придет с опытом.

Статьи по теме:

   

Портал об арматуре » Виды » Что нужно знать о маркировке и видах арматуры?

маркировка по ГОСТ, основные категории

Арматура может отличаться по множеству параметров — наличию армирующих ребер, диаметру, химическому составу и другим. Для упорядочивания была создана классификация арматуры по классам, которая позволяет сгруппировать похожие детали в несколько категорий. Какая существует классификация арматуры согласно ГОСТ? Чем отличаются детали различных классов? Действительно ли существует старый и новый класс арматуры? В нашей статье мы узнаем ответы на эти вопросы.

Краткие сведения

Согласно ГОСТ арматурные детали разбиваются на ряд независимых классов, которые обладают рядом отличительных физических особенностей. Классы арматуры отличаются друг от друга по диаметру, металлическому составу, уровню удлинения после разрыва, уровню сопротивления удлинению и так далее. Маркировка классов осуществляется с помощью буквенно-числового кода, который начинается с буквы A (мы рассмотрим этот вопрос ниже).

Классификация арматуры по классам

Класс арматурыДиаметр сечения (в миллиметрах)Уровень сопротивления разрыву (в мегапаскалях)Коэффициент удлинения после разрываОсновные марки сталиОсобенности эксплуатации
A2406-403700,25СТ3КП, СТ3СПДля создания и армирования легких конструкций стандартной или навесной категории
A30010-804900,19СТ5КП, 18Г2СНеплохо выдерживает легкую и среднюю нагрузку.
A4006-405900,1435ГС, 25Г2СОтлично выдерживает среднюю и высокую нагрузку, поэтому широко применяется в промышленном, индустриальном строительстве.
A6006-408800,0680СОбладает высокой прочностью; применяется для возведения крупных навесных конструкций, многоэтажных домов.
A8006-4010300,0723ХГ2ЦОбладает сверхвысокой прочностью; используется для возведения высоких многоэтажных домов, военных ангаров, построек для обслуживания техники и самолетов.

Классификация по назначению

Также существует классификация арматуры по назначению, хотя на практике она применяется редко. В зависимости от назначения различают следующие виды арматурных запчастей:

Маркировка по ГОСТ

Классы арматуры согласно ГОСТ имеют уникальное обозначение, которое позволяет отличить одни детали от других. Маркировка представляет собой буквенно-числовой код, который начинается с буквы «A» (это обозначение указывает, что деталь является именно строительной арматурой). После буквы A указывается трехзначное число, которое обозначает класс арматуры. Рядом с буквой A или после числа могут указываться дополнительные буквы, указывающие на особые свойства материала. Перечислим эти дополнительные обозначения:

Также обратите внимание, что существуют классы арматуры старые и новые. Старая классификация была придумана еще в советское время, однако сегодня она вышла из употребления (ее заменила новая классификация). Согласно старой классификации каждому арматурному прутку должен быть присвоен код, который также начинается с буквы «A». Однако на второй позиции указывалось не арабское, а римское число через дефис. Скажем, новая маркировка A240 соответствует старому обозначению A-I, A300 соответствует A-II и так далее.

В старом формате рядом с буквой A также могли ставиться дополнительные обозначения, если арматура имела какие-либо особенности. Скажем, марка AC-II соответствует современному обозначению A300C, а буква C указывает на то, что детали можно соединять друг с другом с помощью сварки.

Соответствие старой и новой маркировки

Соответствие старых и новых форматов Вы можете найти в таблице ниже:

Старый классНовый класс
A-IA240
A-IIA300
A-IIIA400
A-IVA600
A-VA800
A-VIA1000

Основные категории

В России популярны следующие классы арматуры — A240, A400, A500C, AT800. Ниже мы их детально рассмотрим.

A240 (A-I)

Арматура этого типа делается из углеродистых сталей, которые дополнительно содержат небольшое количество марганца, никеля, хрома, меди. Марка A240 — гладкая арматура. Если диаметр сечения составляет менее 12 миллиметров, то A240 может быть в виде крупных мотков, скрепленных проволокой. Запчасти диаметром более 12 миллиметров делается в виде отдельных прутков небольшой длины (до 5 метров). Марка используется для возведения небольших легких конструкций. Также ею можно армировать небольшие объекты — компактные колонны, бордюры, перегородки, стены.

A400 (A-III)

Прутки класса A400 обладают круглым сечением с рифленой поверхностью. Рифление на запчасти появляется за счет небольших выступов, которые расположены под наклоном 40-45 градусов относительно центральной оси арматуры. Делают A400 из углеродистой стали, в состав которой входит большое количество присадочных компонентов. Главным присадочных компонентом является марганец, который делает сплав более прочным, надежным. Помимо марганца в состав сплава входят и другие компоненты — хром, никель, медь. Наличие ребер жесткости обеспечивает более качественное сцепление A400 с бетонным составом.

Поэтому из марки A400 часто делают прочные композитные запчасти на основе железобетона — стены, полы, потолки, наклонные поверхности, вертикальные столбы, балки, мосты. Еще одна сфера применения — армирования дорожного покрытия. Для соединения деталей A400 друг с другом можно применять сварку, однако сварение рекомендуется делать встык ванным методом либо с помощью автоматов для точечной сварки. Альтернативные сварочные технологии являются менее надежными, а получившаяся конструкция будет обладать низкой устойчивостью при изгибе. Это негативно влияет на срок годности железобетонного изделия.

A500C

Марка A500C появилась на российском рынке сравнительно недавно — в 90-е годы. Арматура этого типа проходит ряд вспомогательных технологических обработок (горячая обкатка, термическое упрочнение). Эти обработки заметно повышают физические свойства материала — упругость, прочность, растяжение. Также марка A500C плохо контактирует с водой и воздухом, поскольку является химически инертной. Интересно, что марка A500C выплавляется из обыкновенной стали, содержащей среднее количество углерода и минимальное количество легирующих добавок.

Это делает материал более дешевым в производстве, что будет весьма кстати для строителя. Марка A500C хорошо переносит сварку, а соединить можно практически любым сварным способом — внахлест, встык, методом перекрестного наложения и так далее. Марка может применяться для возведения как крупных, так и мелких построек на основе бетона. Это могут элементы дома или весь дом целиком, мосты, навесные конструкции, ангары средних размеров, опорные столбы, линии электропередач. Единственный крупный недостаток A500C — ухудшение физических свойств при низких температурах (ниже -30 градусов). Поэтому детали этого типа не рекомендуется использовать на территории Крайнего Севера.

AT800

Марка AT800 относится к классу сверхпрочных арматур, которые прошли горячую прокатку и термомеханическое упрочнение. Поверхность материала обычно является рифленой, хотя встречаются и гладкие разновидности марки AT800. Марка применяется для возведения крупных массивных конструкций на основе железобетона. Это могут быть многоэтажные дома, мосты, ангары и так далее. Термомеханическое упрочнение выполняет следующие функции:

Несколько слов о запорной арматуре

Помимо строительной существует также запорная арматура. Важно понимать, что между этими запчастями нет ничего общего:

Основные примеры запорных деталей — краны, клапаны, вентили, задвижки, заслонки, поворотные затворы. Запорные запчасти также делают из металлов, хотя разброс сплавов здесь несколько больше. Детали могут быть не только из стали или чугуна, но и из алюминия, меди, титана, композитных сплавов. Сегодня в продаже появились запорные детали на основе сверхпрочного пластика. Технические особенности запчастей этого типа — высокая прочность, устойчивость к воздействию механической деформации, химическая инертность, антикоррозийные свойства.

По ГОСТ все запчасти должны иметь упаковку, на которую в обязательном порядке должна быть нанесена маркировка. Обязательные сведения — название, товарный знак, диаметр сечения в миллиметрах, марка материала корпуса. Классификация запорной арматуры:

Заключение

Подведем итоги. Для удобства строительную арматуру разбивают на несколько классов. Каждый класс обладает своими физико-химическими свойствами — характер поверхности, диаметр сечения, состав, прочность, устойчивость к коррозии, растяжение при сломе. Основные категории — A240, A400, A500C, AT800. Если материал подвергался дополнительной обработке, то он может маркироваться дополнительными буквами — K, T, B и другие.

Существует устаревшая маркировка, у которой арабские цифры в маркировочном коде заменяются на римские. Существует также классификация арматуры по назначению. В соответствии с ней запчасти делятся на классы по особенностям применения (а не по физическим свойствам). В соответствии с этой классификацией различают рабочие детали, конструктивные, монтажные и анкерные.

Используемая литература и источники:

маркировка, таблица классификации марок арматурной стали, характеристики и их применение.

Без арматуры сегодня не обходится ни один крупный строительный объект, на котором используется бетон. Ведь последний, несмотря на высокую прочность, легко повреждается при работе на изгиб и растяжение. Благодаря металлическим прутам этот недостаток устраняется, и набравший достаточную прочность материал способен выдерживать значительные нагрузки всех типов без вреда для себя. Но для каждого строительного объекта подходящим выбором станут разные материалы и, соответственно, разный класс арматуры. В одном случае стоит отдать предпочтение тонкой арматуре одной марки стали, способной без вреда для себя годами работать в агрессивной окружающей среде. А в другом понадобится толстая арматура из другой марки стали. Расскажем об этом.

Зачем используются классы арматуры?

Сегодня изготавливаются металлические пруты, различающиеся между собой по ряду факторов. Чтобы отобразить характеристики материала, являющиеся важнейшими при выборе для конкретного строительного объекта, была разработана специальная классификация арматуры. Опытному строителю или проектировщику достаточно взглянуть на марку материала, чтобы точно узнать всю необходимую информацию:

Точно также, выполняя работы по проектированию или строительству, профессионал может легко представить все нагрузки, какие должен будет выдерживать материал и точно назвать класса арматуры, которые понадобятся для конкретного объекта. Начнем расшифровку с самого начала.

Как изготавливается арматура?

В первую очередь в маркировке арматуры упоминается метод изготовления. Например, в марке А240 литера “А” обозначает, что материал является горячекатаным или же холоднокатаным.

Ещё одна литера – “Ат”. Она обозначает, что вы имеете дело с термоупрочненной арматурой. Её стоимость выше, так как в производстве она сложнее. Сначала прут разогревается до температуры в 1000 градусов по Цельсию, после чего за считанные секунды охлаждается до +500 градусов. Благодаря этому прут обладает куда большей прочностью. Поэтому он находит применение в разных сферах, начиная от строительства, когда на железобетон приходится большая нагрузка, и заканчивая машиностроением и изготовлением мебели.

Также в некоторых случаях встречается литера “В”. Она указывает, что арматура является холоднодеформированной. Кроме того, существует литера “К” – канаты. Это уже другая специализация, но чтобы иметь возможность легко и быстро расшифровать класс, эту литеру также будет полезно запомнить.

Основные виды арматуры

Следующим упоминается сам класс арматурной стали. Всего существует шесть классов:

Кроме того, в некоторых случаях встречается иное обозначение – А1, А2 … А6. Но это обозначение считается устаревшим – оно применялось в Совестком Союзе и именно его использовал действующий на тот момент ГОСТ. Сегодня большинство производителей и покупателей использует иную классификацию сортамента арматуры.

А240 – единственная марка, которая выпускается с гладким сечением. Её диаметр может колебаться от 6 до 40 миллиметров. Простота изготовления снижает стоимость материала, но его нельзя использовать в качестве основного рабочего – только в качестве вспомогательного, например, при изготовлении каркаса. Гладкая поверхность ухудшает сцепление с бетоном, в результате ухудшая свойства железобетона. Временно может сопротивляться растяжению до 380 мегапаскалей.

Класс арматуры А-I(А240)

Все остальные классы имеют периодическое сечение, то есть, на поверхности находятся ребра, улучшающие качество сцепления с бетоном. Для большей наглядности сведем все их характеристики воедино – таблица позволит легко подобрать подходящий материал, а также понять значение маркировки:

КлассДиаметр, ммВременное сопротивление растяжению, МПаПредел текучести, не менее, МПа
А-210—80500300
А-36—40600400
A-410—22900600
A-510—221050800
Aт-410—40900600
Aт-510—401000800
Aт-610—2212001000
Aт-710—3214001200

Как видите, диаметр может различаться, что позволяет подобрать подходящий материал для каждого конкретного строительного объекта.

Как определить диаметр?

Важнейшим параметром является именно диаметр. От него зависит, какую нагрузку он сможет выдержать, предел тягучести и ряд других. Поэтому при обозначении марки арматуры обязательно указывается её диаметр. Целиком классификация выглядит следующим образом: А200 D30. Именно последнее число, идущее после буквы D или символа Ø показывает толщину прута.

Некоторые дотошные покупатели, выбирая подходящий материал, сверяют его реальную толщину с указанной в паспорте, используя штангенциркуль. Им нередко приходится удивляться серьёзному несоответствию – различие может составлять несколько миллиметров. Однако, стоит учитывать, что при периодическом сечении (то есть, наличии рёбер на пруте) замерить номинальный диаметр невозможно. В узких местах он будет меньше указанного значения, а на ребрах – больше. Поэтому специалисты используют усредненное значение. Его характеристики и указывают в таблицах.

Особые свойства

Также арматуру различают по назначению. В сравнительно редких случаях металлический прут должен иметь ряд свойств, делающих его подходящим для применения. Этого добиваются разными способами – путем добавления специальных примесей в сплав или же особой обработкой. В любом случае, арматура приобретает уникальные характеристики. На наличие особых свойств указывает литера, стоящая в конце кодировки. Обычно встречаются следующие обозначения:

Конечно, на эту продукцию существует специальный ГОСТ, предъявляющий к ней особые требования.

Какая арматура самая популярная?

Опытные специалисты согласятся, что у арматуры А3(А400) есть ряд качеств, делающих её наиболее популярной.

Начать с того, что арматура класса А3 всегда выпускается с рифленой поверхностью, что позволяет использовать её как главный несущий прут в каркасе.

Класс арматуры А-III (А400)

Разные технологии производства позволяют изготовить любые разновидности материала: горячекатаную, холоднокатаную и термически упроченную. Поэтому подобрать именно тот вариант марки стали, которая нужна для выполнения конкретной работы, максимально легко.

Немаловажно, что диапазон диаметров очень велик – выпускаются металлические пруты толщиной от 6 до 40 миллиметров. Так что, использовать их можно как при армировании небольших изделий (ленточный фундамент для гаража или бани), так и при работе с огромными объемами бетона (мосты, тоннели, многоэтажные монолитные здания).

Кроме того, к важным достоинствам материала можно отнести её устойчивость перед высокой влажностью и значительным нагрузкам. Он отличается долговечностью и прочностью.

Возможность загибать пруты под углом до 90 градусов без нагрева упрощает процесс сборки угловых каркасов. Это крайне важно – угловые соединения часто доставляют строителям серьезные проблемы. Загнутая под нужным углом арматура гарантирует надежность и долговечность каркаса даже при серьезных нагрузках.

В настоящее время, при гражданском и промышленном строительстве монолитных сооружений, все больше предпочтения отдают арматуре класса А500С, благодаря её высокой прочности, свойству сваривания и способности выдерживать любые типы нагрузок.

Теперь вы можете легко ориентироваться в разработанной для арматуры классификации, знаете об основных свойствах этого ценного строительного материала, а значит, без особых проблем подберете именно ту продукцию, которая станет лучшим вариантом для конкретного объекта. Не придется переплачивать при покупке материала или жертвовать надежностью возводимой конструкции.

Класс арматуры: современные и устаревшие маркировки

У покупателей станков для гибки арматуры, существует серьезная проблема: отсутствие четкого представления о том, с каким именно материалом предстоит работать.

В результате общения с покупателями мы сделали весьма неутешительный вывод - большинство людей, в лучшем случае, имеет представление о диаметре арматуры. Они искренне считают, что исключительно этим параметром определяются различия в видах материала. Но это не так! Как и все прочие строительные материалы, арматура классифицируется в соответствии с задачами, которые призвана выполнять.

Арматурная сталь классифицируется по нескольким параметрам:

Международные обозначения классов арматуры

Они были введены относительно недавно, по просьбе металлургических комбинатов. Этот шаг был предпринят с целью выхода их продукции за рубеж.

На сегодняшний день в нашей стране существуют две параллельные классификации обозначения одной и той же арматуры.

Для удобства арматуру обозначают сразу двумя маркировками

Например, это может выглядеть так: «А-I (А240)».

Вышеприведённое обозначение является сочетанием двух систем:

Так же арматура может обозначаться дополнительными символами:

Как видите, литера «А» сохраняется всегда. Изменяются числовые обозначения: чем число (предел текучести) больше, тем выше класс арматуры. Соответственно, прочность и надежность сооружения, построенного с применением арматуры, повышается пропорционально увеличению числовых значений (предела текучести).

Например:

На сегодняшний день наибольшей популярностью в отечественном строительстве пользуется арматура класса A400 (А – III).

Подвид арматуры, маркируемый ВР и Вр – I

Это арматурная проволока диаметром 3-5 мм гладкого и периодического профиля.

Таблица современных и устаревших обозначений классов арматур

A240 A-I
A300 A-II
А400 А-III
А600 А-IV
А800 А-V
А1000 А-VI

А500 – это свежий класс, введенный в 1993 г. Он не успел получить устаревшую маркировку, но практически полностью повторяет показатели А400 (А-III).

Как определить класс арматуры

Сделать это несложно – достаточно внимательно изучить надписи на ярлыке. На каждом мотке арматуры должен присутствовать ярлык с информацией о производителе, классе арматуры, номера партии, длины стержней и др.

Мотки или концы связок арматуры окрашиваются краской (на тот случай, если при перевозке ярлык теряется).

Соответствие цвета классу арматуры:

Красной краской окрашиваются нетермообработанные концы.

Вам не обязательно запоминать классификацию арматуры наизусть. Однако перед тем как купить станок для арматуры, определитесь, с каким видом материала ему предстоит работать. Обязательно сообщите об этом менеджеру, который поможет вам сделать правильный выбор.

Классификация арматуры: виды, классы и группы

Стальная арматура выполняет в строительство огромное количество задач, иногда даже противоположных, но больше всего она получила востребованность в сооружении железобетонных конструкций. При кажущейся однообразности арматурных стержней они сильно отличаются по конструктивным особенностям, потому что для каждой бетонной конструкции предназначаются свои виды арматуры.

Классификация

В строительстве существует огромное количество операций, где присутствие арматуры обязательно. Все процессы разные, каждому предъявляются свои требования. Поэтому даже профессионалы не всегда могут сказать, где и какая арматура должна использоваться. Поэтому и была проведена классификация арматурных стержней, цель которой – упростить выбор и провести унификацию продукции.

Горячекатаная арматура

Стальная арматура делится на классы в зависимости от разных параметров.

  1. По технологии изготовления она относится к категориям горячекатаной, холоднодеформированной и катаной.
  2. По типу профиля: рифленая и гладкая. К первой относятся классы А2, А3, А4 и А5, ко второй А1.
  3. По эксплуатационным условиям: напрягаемая и ненапрягаемая. В первом случае сооружения каркаса или армирующей сетки арматуру натягивают, заливают бетоном, а после его высыхания освобождают. Происходит сжатие стали, которая сжимает и бетонную конструкцию.
  4. По ориентации в арматурных каркасах она может быть продольной или поперечной. В продольных рядах арматурные стержни класса А1 устанавливать не рекомендуется. И подвергать ее сварке нельзя.

Технология производства холоднодеформированной арматуры

Отдельно в классификации стоит  разделение по химическому составу металла (стали). Три позиции:

  1. В основе лежит класс прочности. Он разделяется на несколько позиций. Существует разные обозначения типов арматуры, поэтому иногда потребители путаются. К примеру, класс А1, он же АI или А240. Соответственно А2-AII-А300; А3-АIII-А400; А4-АIV-А500; А5-АV-А600 и так далее.
  2. Производители выпускают термически упрочненную арматуру, в маркировку которой входит буква «т». Здесь шесть классов. Ат400, Ат500, Ат600, Ат800, Ат1000, Ат1200. Если просто, то в процессе производства арматурных стержней при горячей деформации производят дополнительное быстрое охлаждение, за счет чего увеличиваются прочностные характеристики металла.
  3. По степени окисления: СП – спокойная, КП – кипящая, ПС – полуспокойная. В основе разделения лежит технология производства. К примеру, кипящая сталь получила название, потому что в процессе заливки из нее бурно выделяются газы, она кипит. Это самая низкосортная сталь за счет образования внутри большого количества пор от выделяющегося газа. Из трех групп при сооружении арматурных каркасов и сеток лучше выбирать спокойную.

При выборе обращайте внимание на арматурные классы. Они определяют в какую конструкцию какую арматуру надо укладывать. По классам четко проведено разделение основных параметров и характеристик стального профиля. А именно диаметра, предела прочности на разрыв и исходного материала, из которого изделие выпускается. Ниже приведена упрощенная таблица, в которой параметры разбросаны в зависимости от класса арматурных стержней.

Таблица арматурных классов

Различия классов

В строительной сфере существует такой термин, как монтажная арматура. К этой группе относится класс А1 (старая маркировка, от которой сегодня отходят, применяя А240). Монтажную разновидность можно использовать только в ненагружаемых сооружениях. Устанавливать ее в армирующие каркасы несущих конструкций запрещено. Чаще всего ее и подвергают сварке.

А300 и А400 сегодня используют в несущих конструкциях гражданского и промышленного строительства. Это распространенные типы арматуры, применяемые повсеместно.

И еще один момент, все, что касается классов от 1 до 4, относится к строительной арматуре. Более высокие классы считаются промышленными.

Дополнительная маркировка

Производители в маркировке арматурных стержней указывают буквами дополнительные свойства и качества изделия. К примеру:

Обозначения ставят после цифрового показателя текучести стали в МПа. Для примера марка А300С – горячекатаная арматура с пределом текучести 300 МПа, которую можно использовать для сварки. Буква «А» обозначает, что стальные прутки относятся к категории горячекатаной. В маркировке холоднодеформированной арматуры ставится буква «В», катаная – буква «К».

Подвергать сварке можно только тип с обозначением «С». В арматурных каркасах, которые будут использованы для несущих конструкций из бетона, применяют стандартный материал. Здесь сварка не используется, а элементы каркаса соединяются вязальной проволокой. Прочность соединения не вызывает сомнения, при этом проволока дает возможность стержням свободно перемещаться относительно друг друга в пределах 1-2 мм. Подвижность элементов каркаса не нагружает стыки в процессе заливки и схватывания бетона.

Форма профиля

У класса А240 профиль в виде гладкого стержня. Остальные имеют рифленую поверхность, в которых рисунок выступов разный. Сегодня производители пускают в основном три рисунка:

  1. Кольцевой, выпускаемый по ГОТС 57-81. Это старый советский стандарт, соответственно большинство отечественных производителей выпускают этот тип арматуры.
  2. Серповидный. Пришел он с запада, на рынке стержни с таким рисунком присутствуют, даже некоторые отечественные заводы предлагают данный тип арматуры. Сегодня заводы стран СНГ решают задачи вхождения на мировые рынки с учетом требований мировых стандартов. А серповидный профиль – мировой стандарт.
  3. Смешанный. Это новый подход к решению задачи, связанной с повышением прочности конструкций из бетона. Используют профиль только для стержней выше А500.

Виды профилей

Композитная арматура для бетона

Сегодня главное разделение арматурных стержней производится по материалу, из которого они изготавливаются. Два вида:

Второй вид – современное изделие, которое изготавливается из волокон разного происхождения, заливаемых связующими полимерными составами. Используется три вида волокон: стекловидные, базальтовые и углеродные. Соответственно сама арматура называется стеклопластиковой, базальтопластиковой и углепластиковой.

Стеклопластиковая арматура используется в строительстве чаще. У нее высокая прочность и небольшой удельный вес. Главное преимущество – высокий предел прочности на разрушение. Показатель в 2,5 раза выше, чем у стали. Поэтому равная замена стальной на композитную в зависимости от нагрузок определяется меньшим диаметром: сталь – 6 мм, стеклопластик 3, 57 мм (внутренний диаметр).

Базальтопластиковая и углепластиковая разновидности отличаются повышенной стойкостью к агрессивным средам. Стоят они дороже первого вида, поэтому арматура из стеклянных волокон применяется в строительных операциях чаще. У композитного материала низкая огнестойкость. Пластик начинает плавиться при температуре +160С.

Используют композитные арматурные стержни в сооружении фундаментов и других несущих конструкций редко. Допускается применение, если фундамент из бетона заливается на прочную основу, которая сама сможет выдержать большие нагрузки. Чаще композитные модели используют для армирования кирпичной кладки, в качестве каркаса для бетонных труб и других ненагружаемых изделий, как сетки для обшивки стен и других поверхностей. Основное применение они нашли в цементных стяжках. Их укладывают в виде сетки, связывая элементы вязальной проволокой. По понятным причинам сварке такой материал не подлежит.

Заключение по теме

Виды арматуры, обозначенные выше, это классификация, которая делает удобным точный подбор материала под необходимые требования сооружаемых конструкций или железобетонных изделий. Поэтому важно разобраться в типах и видах арматурных стержней, особенно по чисто внешнему виду. Он дает возможность определить, к какому классу выбираемый материал относится. А внешних различий, как было обозначено выше, много. Здесь не только вид профиля, но даже диаметр прутков. Все остальные параметры можно узнать в сертификате качества, выдаваемого на каждую партию продукции.

что означает класс герметичности запорной арматуры? Таблица, виды арматурной стали по прочности, новые и старые классы

При заливании бетона или создании конструкций из него им придаётся большая прочность с помощью специальных изделий, что вместе называются арматурой. Арматура – это совокупность элементов, соединённых между собой внутри бетонного, кирпичного или плиточного строения. Различают её многие виды и разновидности, которые по-разному применяются и служат для разных целей.

Виды по назначению

Для общего обзора классификации арматуры стоит начать с видов, разделённых по их назначению.

Рабочая

Такой тип располагается вдоль бетонной плиты или балки и принимает на себя все растягивающие и сжимающие усилия, которые могут появляться из-за собственного веса конструкций или от внешнего воздействия.

Распределительная

Такая арматура кладётся поперёк рабочей арматуры. Она нужна для того, чтобы нагрузка между стержнями распределялась равномерно. Также с её помощью создаётся жёсткий каркас из этих стержней при бетонировании.

Хомуты

Хомуты – это некие стягивающие элементы арматурного каркаса. В основном они применяются в длинных стержневых конструкциях. В плитах их заменяют арматурные сетки. По форме такие хомуты повторяют контур бетонного строения.

Монтажная

Такой вид не принимает на себя никаких нагрузок. Он лишь служит некой связкой рабочей арматуры или хомутов.

При бетонировании эти типы могут разъехаться, изменить свою форму. Чтобы этого избежать, и применяется монтажный тип арматуры.

Штучная

Штучная арматура – это металлические стержни, с помощью которых путём сварки на месте делается каркас для бетонирования. Такой тип очень удобен, так как будет стоить дешевле при малых объёмах работ. Также используется в тех случаях, когда из-за сложной формы бетонируемой конструкции приходится делаться необычные и импровизированные каркасы

Арматурная сетка

Это, можно сказать, собранная из штучных стержней арматура. Она представляет собой сетку, то есть имеет несколько рядов продольных и несколько рядов поперечных прутов. Используется в основном для армирования плит. Также имеет свои разновидности, которые будут иметь пространственные и геометрические различия.

Также стоит сказать о существовании двух ГОСТов, в соответствии с которыми и выпускается данная продукция. Так, ГОСТ 5781-82 распространяется на горячекатаную арматуру, а ГОСТ 10884-94 – на термически упрочненную.

Какая бывает арматура по ориентации в конструкции

Вся арматура делится на 2 вида в зависимости от её ориентации в конструкции: продольная и поперечная.

Продольная

Другое название – главная. Кладётся она вдоль бетонированной формы, за что и получила своё название. Ее задача – принятие на себя растягивающих усилий по длине. Так как бетон сам по себе довольно хрупок и неэластичен, ему требуется некий «скелет». Продольная арматура своим сечением будет придавать ему упругость, а, следовательно, и прочность.

Помимо растяжения, бетон может и сжиматься. С этой проблемой также справится продольная арматура.

Поперечная

Такой вид располагается перпендикулярно продольным стержням. Он выполняет сразу несколько задач. Если продольная арматура принимает на себя воздействия по длине конструкции, то поперечная – с боков. Другая её задача – фиксирование продольных прутьев, чтобы они не разъезжались во время бетонирования. При воздействии сверху поперечная арматура будет способствовать равномерному распределению нагрузки на продольные стержни металла.

Типы по прочности

Прочность арматурных стержней также бывает разная. Для того чтобы различать её, используется специальная маркировка.

A240

Стержни с гладким профилем. Самая непрочная продукция, в качестве рабочей никогда не используется. Обычно является вспомогательной, сдерживающей основные прутья.

А300

Такой тип уже начинает использоваться для рабочего армирования. Имеет кольцевой периодический профиль. Обширно применяется в частном строительстве или ремонте – за счёт того, что там нет высоких нагрузок, а значит, более прочных типов и не требуется.

А400 и А500

Используется на строительных площадках. Такая арматура производится в большом количестве, её легко найти и купить. Имеет обширный выбор диаметров.

А600

Обладает высокой прочностью, за счёт чего применяется в конструкциях с предварительным напряжением.

А800 и А1000

Самый прочный из всех тип. Нужен для проектов высокой ответственности. Например, высотные и многопролетные здания, то есть там, где нагрузка на арматуру будет наибольшей.

Классификация по другим параметрам

Арматура также классифицируется по другим признакам и параметрам.

По технологии изготовления

Производится эта продукция двумя разными способами. Первый – это горячая прокатка стали. Так выходят металлические стержни. Проволочный же тип получается путём волочения стали. Проводится эта процедура при невысоких температурах металла.

По типу профиля

Выделяют три типа.

По условиям использования

Арматура делится на напрягаемую и ненапрягаемую. Напрягаемый тип используется в тех местах, где на бетон действуют огромные нагрузки, причём иногда неравномерные. Например, в бетонных колоннах. Ненапрягаемая, как видно из названия, не подвергается значительным нагрузкам. Так, в фундаменте дома или кирпичной кладке арматура используется для укрепления бетона в целом.

По герметичности

Герметичность присуща трубопроводной арматуре. Это может быть некий регулирующий корпус, который перенаправляет поток жидкости либо газа, или запорная форма, которая полностью перекрывает такой поток. Определить по внешнему виду её легко – в отличие от обычных металлических стержней имеет большие габариты. В соответствии с тем, насколько большая утечка внутреннего материала происходит, такая арматура будет иметь свой класс.

Для разделения по герметичности существует специальная таблица маркировки. В ней показан класс арматуры, напротив каждого класса – пропускная способность воздуха и воды.

С 2015 года действуют новые стандарты герметичности арматуры, которые принесли большие ограничения в её производство по сравнению со старыми нормами.

По химическому составу стали

Сталь, из которого сделаны стержни, может иметь 2 разных химических состава.

В классификационных таблицах можно увидеть марку стали, которая обозначает, что использовалось в производстве и в каких пропорциях.

Дополнительная маркировка

Существуют также и некоторые дополнительные сведения об арматуре, которые сообщаются покупателю путём особой маркировки.

Для неметаллических видов арматуры существуют свои собственные обозначения в зависимости от материала их изготовления:

Подробнее о видах и классах арматуры вы узнаете в следующем видео.

1.6 История обучения с подкреплением

1.6 История обучения с подкреплением
Следующая: 1.7 Библиографические примечания Up: 1. Введение Пред .: 1.5 Итоги Содержание

История обучения с подкреплением имеет две основных нити, длинную и насыщенную. которые использовались независимо до того, как вплетены в современное армирование обучение. Одна тема касается обучения методом проб и ошибок и началась в психологии обучения животных.Эта тема проходит через некоторые из самых ранних работ в области искусственного интеллекта и привел к возрождению обучение с подкреплением в начале 1980-х. Другой поток касается проблемы оптимального управления и его решения с использованием функций стоимости и динамических программирование. По большей части эта беседа не включала обучения. Хотя эти два потока были в значительной степени независимыми, исключения вращаются вокруг третьей, менее четкой темы, касающейся методы временной разницы, такие как использованные в примере крестики-нолики в этом главу.Все три потока соединились в конце 1980-х, чтобы создать современный область обучения с подкреплением, как мы представляем ее в этой книге.

Тема обучения методом проб и ошибок - та, с которой мы знакомы и о которых мы можем больше всего сказать в этом кратком обзоре история. Однако перед этим мы кратко обсудим поток оптимального управления.

Термин «оптимальное управление» стал использоваться в конце 1950-х годов для описания проблемы. разработки контроллера, чтобы минимизировать меру динамической системы поведение с течением времени.Был разработан один из подходов к этой проблеме. в середине 1950-х Ричардом Беллманом и другими, расширив Теория Гамильтона и Якоби девятнадцатого века. В этом подходе используются концепции состояния динамической системы и функции ценности, или "оптимальной отдачи функция ", чтобы определить функциональное уравнение, которое теперь часто называют Беллманом уравнение. Класс методов решения задач оптимального управления путем решения это уравнение получило название динамического программирования (Беллман, 1957а).Беллман (1957b) также представил дискретная стохастическая версия задачи оптимального управления, известная как марковская процессы принятия решений (MDP), и Рон Ховард (1960) разработал метод итерации политики для MDP. Все это важные элементы, лежащие в основе теория и алгоритмы современного обучения с подкреплением.

Динамическое программирование широко считается единственно возможным способом решения общих задач. стохастические задачи оптимального управления. Он страдает от того, что Беллман назвал " проклятие размерности ", что означает, что его вычислительные требования растут экспоненциально с числом переменных состояния, но это по-прежнему гораздо более эффективен и более широко применим, чем любой другой генеральный метод.Динамическое программирование широко развивается с конца 1950-х годов, включая расширения частично наблюдаемых MDP (по данным Lovejoy, 1991), многие приложения (обзор Уайта, 1985, 1988, 1993), методы аппроксимации (обзор Rust, 1996) и асинхронные методы (Bertsekas, 1982, 1983). Много отличных доступны современные методы динамического программирования (например, Bertsekas, 1995; Путерман, 1994; Росс, 1983; и Уиттл, 1982, 1983). Брайсон (1996) дает авторитетную историю оптимальный контроль.

В этой книге мы рассматриваем всю работу по оптимальному управлению также как смысл, работать в обучении с подкреплением. Мы определяем обучение с подкреплением как любое эффективный способ решения проблем обучения с подкреплением, и теперь ясно, что эти проблемы тесно связаны с проблемами оптимального управления, в частности те, которые сформулированы как MDP. Соответственно, мы должны рассмотреть методы решения оптимальное управление, такое как динамическое программирование, также должно быть обучением с подкреплением методы.Конечно, почти все эти методы требуют полного знание системы, которую нужно контролировать, и по этой причине неестественно сказать, что они являются частью подкрепления обучения . На С другой стороны, многие методы динамического программирования являются инкрементными и итеративными. Как и методы обучения, они постепенно приходят к правильному ответу через последовательные приближения. Как мы покажем в оставшейся части этой книги, эти сходства гораздо больше, чем поверхностные. Теории и методы решения случаи полного и неполного знания настолько тесно связаны, что мы считают, что их следует рассматривать вместе как часть одного предмета.

Вернемся теперь к другой важной нити, ведущей к современной области обучение с подкреплением, основанное на идее обучение методом проб и ошибок. Эта тема началась в психологии, где «подкрепление» теории обучения распространены. Возможно, первый, кто лаконично выразил Суть обучения методом проб и ошибок был Эдвард Торндайк. Мы переносим эту суть в быть идеей, что действия, за которыми следуют хорошие или плохие результаты, имеют тенденцию к быть перевыбранным изменен соответствующим образом.По словам Торндайка:

Из нескольких ответов на одну и ту же ситуацию те, которые сопровождаемые или непосредственно сопровождаемые удовлетворением воли животного, при прочих равных, быть более прочно связанным с ситуацией, так что, когда это повторится, они будут более вероятно повторяться; те, которые сопровождаются или непосредственно сопровождаются дискомфортом для воли животного, другие при прочих равных, их связь с этой ситуацией ослаблена, поэтому что при повторении они будут менее вероятными.Чем больше удовлетворение или дискомфорт, тем больше усиление или ослабление облигации. (Торндайк, 1911, с. 244).
Торндайк назвал это «Законом Эффекта», потому что он описывает эффект подкрепление событий на склонность к выбору действий. Хотя иногда спорны (например, см. Kimble, 1961, 1967; Mazur, 1994), Закон действия широко рассматривается как очевидная основная принцип, лежащий в основе поведения (например, Хилгард и Бауэр, 1975; Деннет, 1978; Кэмпбелл, 1960; Чико, 1995).

Закон действия включает два наиболее важных аспекта того, что мы подразумеваем под обучение методом проб и ошибок. Во-первых, это выборочный , что означает, что он включает в себя опробование альтернатив и выбор среди них путем сравнения их последствия. Во-вторых, это ассоциативный , что означает, что альтернативы найденные путем отбора связаны с конкретными ситуациями. Естественный отбор в эволюция - яркий пример процесса отбора, но это не ассоциативный. Обучение с учителем является ассоциативным, но не избирательным.это комбинация этих двух, которая необходима для Закона Последствия и обучение методом проб и ошибок. Другими словами, Закон Эффект - это элементарный способ объединения поиска и памяти : поиск в форме попытки и выбора среди множества действий в каждом ситуация и память в виде воспоминаний о том, какие действия сработали лучше всего, ассоциировать их с ситуациями, в которых они были лучше всех. Объединение Таким образом, поиск и память необходимы для обучения с подкреплением.

В раннем искусственном интеллекте, прежде чем он отличался от других ветвей инженерии, несколько исследователей начали рассматривать обучение методом проб и ошибок как инженерный принцип. Самые ранние вычислительные исследования обучения методом проб и ошибок, возможно, проводились Минским и Фарли и Кларк, оба в 1954 году. Кандидат наук. диссертации Минский обсудил расчетные модели армирования. обучения и описал его конструкцию аналоговой машины, состоящей из компоненты, которые он назвал SNARC (стохастические нейроаналоговые калькуляторы подкрепления).Фарли и Кларк описали еще одну нейронную сеть обучающая машина, предназначенная для обучения методом проб и ошибок. В 1960-х годах термины «подкрепление» и «обучение с подкреплением» впервые использовались в инженерной литературе (например, Waltz и Fu, 1965; Мендель, 1966; Fu, 1970; Мендель и Макларен, 1970). Особое влияние оказали Статья Минского «Шаги к искусственному интеллекту» (Минский, 1961), в котором обсуждалось несколько вопросов, относящихся к обучение с подкреплением, включая то, что он назвал присвоением кредита проблема : Как вы распределяете успех среди множества решений, которые возможно, участвовал в его создании? Все методы, которые мы обсуждаем в этой книге в некотором смысле направлены на решение этой проблемы.

Интересы Фарли и Кларка (1954; Кларк и Фарли, 1955) перенесен из от обучения методом проб и ошибок к обобщению и распознаванию образов, то есть от обучение с подкреплением к обучению с учителем. Это привело к путанице в отношении отношений между этими типами обучение. Многие исследователи полагали, что они изучали подкрепление. обучение, когда они фактически изучали обучение с учителем. За Например, пионеры нейронных сетей, такие как Розенблатт (1962) и Видроу и Хофф (1960) явно руководствовались подкреплением. обучения - они использовали язык поощрений и наказаний - но системы они изучали системы обучения с учителем, подходящие для распознавания образов и перцептивное обучение.Даже сегодня исследователи и учебники часто преуменьшают или размывают различие между этими типами обучения. Некоторые современные нейронные сети в учебниках используется термин «метод проб и ошибок» для описания сетей, которые учатся на обучающие примеры, потому что они используют информацию об ошибках для обновления весов соединений. Это понятная путаница, но она существенно упускает из виду главное. селективный характер обучения методом проб и ошибок.

Отчасти из-за этой путаницы исследования методом проб и ошибок обучение стало редкостью в 1960-х и 1970-х годах.В следующих нескольких абзацах мы обсудите некоторые исключения и частичные исключения из этой тенденции.

Один из это была работа новозеландского исследователя Джона Андреэ. Андреэ (1963) разработал систему под названием STeLLA, которую изучил метод проб и ошибок при взаимодействии с окружающей средой. Эта система включала внутренняя модель мира и, позднее, "внутренний монолог" проблемы скрытого состояния (Andreae, 1969a). Андреэ более поздняя работа (1977) больше внимания уделяла обучению у учитель, но все же включил метод проб и ошибок.К сожалению, его новаторское исследование было малоизвестным и не оказало большого влияния последующие исследования обучения с подкреплением.

Более влиятельной была работа Дональда Мичи. В 1961 г. и 1963 г. он описал простое обучение методом проб и ошибок. система для обучения игре в крестики-нолики (или naughty and cross) под названием MENACE (для Matchbox Educable Naughts and Crosses Engine). Он состоял из спичечного коробки для каждая возможная игровая позиция, каждый спичечный коробок, содержащий некоторое количество цветных бусинок, разный цвет для каждого возможного хода из этой позиции.Рисуя бусину на случайным образом из спичечного коробки, соответствующего текущей игровой позиции, можно было определить ход MENACE. По окончании игры бусинки добавлялись или удалялись из коробки, используемые во время игры для подкрепления или наказания решений MENACE. Мичи и Чемберс (1968) описали еще один учащийся с подкреплением крестиков-ноликов называется GLEE (Game Learning Expectimaxing Engine) и контроллер обучения с подкреплением под названием BOXES. Oни применил КОРОБКИ к задаче научиться балансировать шест, шарнирно прикрепленный к подвижному тележка на основании сигнала отказа, возникающего только при падении шеста или тележки дошел до конца трека.Эта задача была адаптирована из более ранней работы Видроу. и Смит (1964), которые использовали методы обучения с учителем, принимая указания учителя, уже способного уравновесить шест. Версия Мичи и Чемберса о балансировке полюсов - одна из лучшие ранние примеры задачи обучения с подкреплением в условиях неполное знание. Это повлияло на гораздо более позднюю работу по обучению с подкреплением, начиная с некоторых наших собственных исследований (Barto, Sutton, and Anderson, 1983; Sutton, 1984). Мичи постоянно подчеркивала роль метод проб и ошибок и обучение как важные аспекты искусственного интеллекта (Мичи, 1974).

Видроу, Гупта и Майтра (1973) модифицировали алгоритм LMS Уидроу и Хофф (1960) для создания правила обучения с подкреплением которые могут учиться на сигналах успеха и неудачи, а не на тренировках Примеры. Они назвали эту форму обучения «селективной загрузочной адаптацией» и описал это как «обучение с критиком» вместо «обучение с учителем». Они проанализировали это правило и показали, как по нему можно научиться играть в блэкджек. Это было изолированный набег на обучение с подкреплением Уидроу, чей вклад в контролируемое обучение оказало гораздо большее влияние.

Исследования обучающихся автоматов оказали более непосредственное влияние на метод проб и ошибок, ведущий к современным исследованиям обучения с подкреплением. Эти - это методы решения неассоциативной чисто селективной задачи обучения известный как -оружий бандит по аналогии с игровым автоматом, или «однорукий бандит», кроме рычагов (см. главу 2). Обучающие автоматы простые машины с низким объемом памяти для решения этой проблемы. Обучающие автоматы зародились в России благодаря работам Цетлина. (1973) и широко с тех пор разрабатывались в инженерном деле (см. Narendra and Thathachar, 1974, 1989).Барто и Анандан (1985) распространили эти методы на ассоциативный случай.

Джон Холланд (1975) изложил общую теорию адаптивных систем, основанную на принципы отбора. Его ранние работы касались проб и ошибок прежде всего в его неассоциативная форма, как в эволюционных методах и в -оруженном бандите. В 1986 году он представил систем классификатора , настоящие системы обучения с подкреплением, включая ассоциации и ценности функции. Ключевым компонентом систем классификаторов Голландии всегда был генетический алгоритм , эволюционный метод, роль которого заключалась в полезном развитии. представления.Системы классификаторов были широко разработаны многими исследователей, чтобы сформировать важную ветвь исследований обучения с подкреплением (например, см. Goldberg, 1989; Уилсон, 1994), но генетические алгоритмы, которые сами по себе не системы обучения с подкреплением - получили гораздо больше внимания.

Человек, наиболее ответственный за возобновление цепочки проб и ошибок, Обучение с подкреплением в рамках искусственного интеллекта было Гарри Клопфом (1972, 1975, 1982). Клопф признал, что важные аспекты адаптивного поведения теряются по мере обучения исследователи сосредоточили свое внимание почти исключительно на обучении с учителем.По словам Клопфа, не хватало гедонистических аспектов поведения, стремление к достижению какого-либо результата от окружающей среды, к управлению окружающей средой к желаемым целям и подальше от нежелательных. Это основная идея обучение методом проб и ошибок. Идеи Клопфа оказали особое влияние на авторы, потому что наша оценка их (Барто и Саттон, 1981a) привел к тому, что мы стали ценить различие между обучением с учителем и обучением с подкреплением, и в конечном итоге обучение с подкреплением.Большая часть ранней работы, которую мы и коллеги выполнили был направлен на то, чтобы показать, что обучение с подкреплением и обучение с учителем действительно были разными (Барто, Саттон и Брауэр, 1981; Барто и Саттон, 1981b; Барто и Анандан, 1985). Другие исследования показали, как Обучение с подкреплением может решить важные проблемы в нейронной сети обучения, в частности, как он может создавать алгоритмы обучения для многоуровневых сетей (Барто, Андерсон и Саттон, 1982; Барто и Андерсон, 1985; Барто и Анандан, 1985; Барто, 1985, 1986; Барто и Джордан, 1987).

Теперь обратимся к третьему направлению истории обучения с подкреплением, которое относительно обучения с разницей во времени. Методы обучения с временной разницей отличается тем, что руководствуется разницей между последовательными во времени оценки одного и того же количества - например, вероятности выигрыша в примере с крестиками-ноликами. Эта нить меньше и меньше отличается от двух других, но он сыграл особенно важную роль в отчасти потому, что методы временной разницы кажутся новыми и уникальными для обучение с подкреплением.

Истоки обучения с разницей во времени частично связаны с обучением животных. Психология, в частности, в понятии вторичных подкреплений . А вторичное подкрепление - это стимул, который был соединен с основным подкреплением. такие как еда или боль, и, как следствие, стал принимать аналогичные подкрепляющие свойства. Минский (1954), возможно, был первым, кто понял, что это психологический принцип может быть важен для искусственного обучения системы. Артур Сэмюэл (1959) был первым, кто предложил и реализовать метод обучения, включающий идеи разницы во времени, в рамках его знаменитой программы игры в шашки.Самуил не упомянул Мински или возможные связи с обучением животных. Его вдохновение очевидно пришло из книги Клода Шеннона (1950) предположение, что компьютер можно запрограммировать для использования оценки функция для игры в шахматы, и что он может улучшить свою игру изменяя эту функцию в режиме онлайн. (Возможно, эти идеи Шеннон также оказал влияние на Беллмана, но мы не знаем никаких доказательств этого.) Мински (1961) подробно обсудил работу Самуэля в его статья «Шаги», предлагающая подключение к вторичной арматуре теории, как естественные, так и искусственные.

Как мы уже говорили, в десятилетие после работ Мински и Самуэля по обучению методом проб и ошибок было проделано мало вычислительной работы, и, очевидно, вычислительная работа вообще проводилась по разностному обучению во времени. В 1972 году Клопф методом проб и ошибок обучение вместе с важным компонентом обучения с временной разницей. Клопф интересовался принципами, которые можно было бы применить к обучению в целом. систем, и, таким образом, был заинтригован понятиями местного подкрепления, посредством которых субкомпоненты общей системы обучения могут усиливать друг друга.Он развил идею «обобщенного армирования», при котором каждый компонент (номинально каждый нейрон) рассматривает все свои входы с точки зрения подкрепления: возбуждающие входы в качестве вознаграждения и тормозящие входы в качестве наказания. Это не та же идея, что и то, что мы теперь знаем как обучение с разницей во времени, и в в ретроспективе он дальше от него, чем работа Самуила. С другой стороны, Клопф связал эту идею с обучением методом проб и ошибок и связал ее с массивная эмпирическая база данных по психологии обучения животных.

Саттон (1978a, 1978b, 1978c) разработал Дальнейшие идеи Клопфа, особенно ссылки на обучение животных теории, описывающие правила обучения, обусловленные изменениями во времени последовательные предсказания. Он и Барто усовершенствовали эти идеи и разработали психологическая модель классической обусловленности на основе обучение с разницей во времени (Саттон и Барто, 1981a; Барто и Саттон, 1982). Затем последовали еще несколько влиятельные психологические модели классической обусловленности, основанные на обучение с временной разницей (например,г., Клопф, 1988; Мур и др., 1986; Саттон и Барто, 1987 г., 1990). Некоторые модели нейробиологии, разработанные в настоящее время, хорошо интерпретируются в термины обучения с разницей во времени (Хокинс и Кандел, 1984; Бирн, Гингрич, и Бакстер, 1990; Гельперин, Хопфилд и Танк, 1985; Тесауро, 1986; Friston et al., 1994), хотя в в большинстве случаев исторической связи не было. Недавний обзор ссылок между обучением с временной разницей и идеями нейробиологии Шульца, Даяна и Монтегю (1997).

Наша ранняя работа по обучению с временной разницей была сильно под влиянием теорий обучения животных и работ Клопфа. Отношения к Бумага Мински «Шаги» и шашки Самуэля казались узнал только потом. К 1981 году, однако, мы были полностью осведомлены обо всех предыдущая работа, упомянутая выше как часть временной разницы и метода проб и ошибок потоки. В это время мы разработали метод использования разницы во времени обучение методом проб и ошибок, известное как актер-критик архитектуры , и применил этот метод к балансировке полюсов Мичи и Чемберса. проблема (Барто, Саттон, и Андерсон, 1983).Этот метод широко использовался учился у доктора философии Саттона (1984). диссертация и расширен для использования нейронных сетей с обратным распространением в докторской диссертации Андерсона (1986). диссертация. Примерно в это время Голландия (1986) явно включили идеи временных различий в его системы классификаторов. Ключевой шаг был сделан Саттоном в 1988, отделив обучение с временной разницей от контроля, рассматривая это как общий метод прогнозирования. В этой статье также был представлен алгоритм TD () и доказаны некоторые его свойства сходимости.

Завершая работу над архитектурой актера-критика в 1981 году, мы обнаружил статью Яна Виттена (1977), в которой самая ранняя известная публикация правила обучения с разницей во времени. Он предложил метод, который мы теперь называем табличным TD (0) для использования как часть адаптивного контроллер для решения МДП. Работы Виттена были потомками ранних работ Андреэ. эксперименты со STeLLA и другими системами обучения методом проб и ошибок. Таким образом, Статья Виттена 1977 года охватывала обе основные темы обучения с подкреплением. исследования - обучение методом проб и ошибок и оптимальное управление - при создании отчетливый ранний вклад в обучение с временной разницей.

Наконец, потоки временной разницы и оптимального управления были полностью объединились в 1989 году с разработкой Криса Уоткинса Q-обучение. Эта работа расширила и интегрировала предыдущую работу во всех трех направлениях исследования обучения с подкреплением. Пол Вербос (1987) способствовали этой интеграции, выступая за конвергенцию обучение методом проб и ошибок и динамическое программирование с 1977 г. Ко времени работы Уоткинса уже существовало огромный рост исследований в области обучения с подкреплением, в первую очередь в области машин подполе обучения искусственного интеллекта, но также в нейронных сетях и искусственный интеллект в более широком смысле.В 1992 году замечательный успех Джерри Программа игры в нарды Тесауро, TD-Gammon, привлекла дополнительное внимание к полю. Другой важный вклад в новейшую историю обучения с подкреплением слишком многочисленны, чтобы упоминать их в этом кратком отчете; мы цитируем их в конце отдельные главы, в которых они возникают.



Следующая: 1.7 Библиографические примечания Up: 1. Введение Пред .: 1.5 Итоги Содержание
Марк Ли 2005-01-04
.

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 для 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 пищу 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. Следовательно, 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 S среды, 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 совершенных 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 политик (DDPG) - это не связанный с политикой алгоритм, не связанный с политикой, критикующий субъект, который решает эту проблему путем изучения политик в многомерных пространствах непрерывных действий.На рисунке ниже представлена ​​архитектура "актер-критик" .

Поскольку 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, нарды 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 здравоохранении, и основанные на RL агенты 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 градиентами политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего лишь с 130 строками 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) | Автор: 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 вознаграждением, возвращаемым 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. Q-value или action-value (Q): Q-value аналогичен Value, за исключением того, что он 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, подключенный к политике, изучает значение на основе своего текущего действия, производного от текущей политики, тогда как его часть, не связанная с политикой, 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 форме 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 углубиться 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.

Policy Iteration (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 на основе 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 выполняются два выбора 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 общности. 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 : Поскольку обучающие образцы в типичном RL настройки сильно коррелированы и менее эффективны для 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 C шагов, согласно приведенному выше псевдокоду, 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 актера-критика (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.org/pdf/1509.02971.pdf)

Я обсудил некоторые базовые концепции Q-обучения, SARSA, DQN и DDPG. В следующей статье я продолжу обсуждать другие современные алгоритмы обучения с подкреплением, включая NAF, A3C и т. Д.В конце я кратко сравним каждый из рассмотренных мной алгоритмов. Если у вас возникнут какие-либо проблемы или вопросы относительно этой статьи, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или подписываться на меня в твиттере.

.

Старые классы

События осени 2020


Получить работу

Cybersecurity Virtual Career Fair

Пт, 4 сентября, 9.00 - 13.00 PT
Регистрация



Вт, 15 сентября 2020 г.


Навыки охоты за киберугрозами с Аастой Сахни

Сб, 19 сентября 2020 г., 14:00 по тихоокеанскому времени




11 сентября - 23 октября 2020 г.





30 октября - 1 ноября





Зарегистрируйтесь бесплатно с помощью.edu адрес электронной почты и код скидки СТУДЕНТ

С ISACA Jobs

Пн, 26 октября - ср, 28 октября 2020 г., 7:30 - 18:00 PDT

Переговоры Сэма; все пн, 26 окт

Zoom для Sam's Talks

В космосе, никто вас не услышит Взломать

Больше удовольствия, чем просмотр результатов выборов!

Вт, 3 ноя, 18

Кейтлин Хендельман, инженер по безопасности, Данные NTT

Обсуждение не будет записано, необходимо просматривать в прямом эфире

Увеличение: https: // увеличить.США / Дж / 4108472927
Пароль: student1

Пн, 9 ноя, 18:00

Red teaming и AWS badassery

Киппи МакГихи Аркара и Дженн Мвонго

Вт, 17 ноя, 18:00

Киппи МакГихи Аркара, потрясающий менеджер программы безопасности,
и Дженн Мвонго, безопасность продукта в Qualcomm

Этот доклад носит менее хардкорный технический характер и больше о том, как
запускать программы, которые так необходимы Cybersecurity.)

Дополнительная информация

Мэтт Шелтон

Пн, 7 дек, 18:00

Директор по техническим рискам и аналитике в FireEye
APT-аналитика, анатомия атак, реагирование на нарушения и т. Д.

Дополнительная информация и ссылка на увеличение

Анна Фита и Док МакКоннелл

Вт, 15 дек, 18:00

Док Макконнелл, советник по политике кибербезопасности
Управления управления и бюджета.

Государственные вакансии и интересные истории

Дополнительная информация и ссылка на увеличение

События лета 2020



PWNAGOTCHI

Глубокое обучение с подкреплением для Wifi Pwning!

Онлайн, сб., 9 мая 2020 г., 14:00 - 16:00 по тихоокеанскому времени



Безопасность контейнеров / Безопасность дронов

Онлайн, сб., 23 мая 2020 г., 14:00 - 16:00 по тихоокеанскому времени



Уход и кормление вашего поставщика средств безопасности / Nessus Express

Библиотека MLK ?, сб., 13 июня 2020 г., 13:00 по тихоокеанскому времени




.

Оптимизация проксимальной политики

Мы выпускаем новый класс алгоритмов обучения с подкреплением, Proximal Policy Optimization (PPO), которые работают сопоставимо или лучше, чем современные подходы, но гораздо проще в реализации и настройке. PPO стал алгоритмом обучения с подкреплением по умолчанию в OpenAI из-за его простоты использования и хорошей производительности.

Посмотреть на GitHubView на arXiv PPO позволяет нам тренировать политику ИИ в сложных условиях, таких как Робошкола, показанная выше, где агент пытается достичь цели (розовая сфера), учится ходить, бегать, поворачиваться, использовать свой импульс для восстановления после незначительных ударов и тому, как вставать с земли, когда его опрокидывают.

Методы градиента политики лежат в основе недавних достижений в использовании глубоких нейронных сетей для управления, от видеоигр до трехмерного передвижения и перехода. Но получить хорошие результаты с помощью методов градиента политики сложно, потому что они чувствительны к выбору размера шага - слишком малы, а прогресс безнадежно медленный; слишком большой, и сигнал будет подавлен шумом, иначе можно увидеть катастрофическое падение производительности. Они также часто имеют очень низкую эффективность выборки, требуя миллионов (или миллиардов) временных шагов для изучения простых задач.

Исследователи стремились устранить эти недостатки с помощью таких подходов, как TRPO и ACER, ограничивая или иным образом оптимизируя размер обновления политики. У этих методов есть свои собственные компромиссы - ACER намного сложнее, чем PPO, требуя добавления кода для исправлений вне политики и буфера воспроизведения, при этом только немного лучше, чем PPO на тесте Atari; TRPO - хотя и полезен для задач непрерывного управления - не легко совместим с алгоритмами, которые разделяют параметры между политикой и функцией значения или вспомогательными потерями, как те, которые используются для решения проблем в Atari и других областях, где важен визуальный ввод.

ППО

При обучении с учителем мы можем легко реализовать функцию стоимости, запустить градиентный спуск и быть очень уверенными в том, что получим отличные результаты с относительно небольшой настройкой гиперпараметров. Путь к успеху в обучении с подкреплением не так очевиден - у алгоритмов есть много движущихся частей, которые трудно отлаживать, и они требуют значительных усилий для настройки, чтобы получить хорошие результаты. PPO обеспечивает баланс между простотой реализации, сложностью выборки и простотой настройки, пытаясь вычислить обновление на каждом этапе, которое минимизирует функцию затрат, обеспечивая при этом относительно небольшое отклонение от предыдущей политики.{CLIP} (\ theta) = \ hat {E} _ {t} [min (r_t (\ theta) \ hat {A} _t, клип (r_t (\ theta), 1 - \ varepsilon, 1 + \ varepsilon) \ hat {A} _t)] \]

Эта цель реализует способ обновления доверительной области, который совместим со стохастическим градиентным спуском, и упрощает алгоритм, удаляя штраф KL и необходимость выполнения адаптивных обновлений.В тестах этот алгоритм показал лучшую производительность в задачах непрерывного управления и почти соответствует производительности ACER на Atari, несмотря на то, что его гораздо проще реализовать.


Управляемые сложные роботы

Агенты, обученные с помощью PPO, разрабатывают гибкие правила движения, которые позволяют им импровизировать повороты и наклоны, когда они направляются к целевой точке.

Мы создали интерактивных агентов на основе политик, обученных PPO - мы можем использовать клавиатуру для установки новых целевых позиций для робота в среде внутри Roboschool; хотя входные последовательности отличаются от того, на чем был обучен агент, им удается обобщить.

Мы также использовали PPO для обучения ходьбы сложных, смоделированных роботов, например, модель «Атлас» от Boston Dynamics, показанная ниже; модель имеет 30 различных суставов по сравнению с 17 у двуногого робота. Другие исследователи использовали PPO для обучения смоделированных роботов совершать впечатляющие трюки паркура, преодолевая препятствия.

Исходные данные: PPO, PPO2, ACER и TRPO

Этот выпуск базовых версий включает масштабируемые параллельные реализации PPO и TRPO, которые используют MPI для передачи данных.Оба используют Python3 и TensorFlow. Мы также добавляем предварительно обученные версии политик, используемых для обучения вышеуказанных роботов, в зоопарк роботов-школ.

Обновление : Мы также выпускаем реализацию PPO с поддержкой графического процессора, которая называется PPO2. Это работает примерно в 3 раза быстрее, чем текущий базовый уровень PPO на Atari. Кроме того, мы выпускаем реализацию Actor Critic with Experience Replay (ACER), эффективный для выборки алгоритм градиента политики. ACER использует буфер воспроизведения, что позволяет ему выполнять более одного обновления градиента с использованием каждого фрагмента выборки опыта, а также приблизительную Q-функцию, обученную с помощью алгоритма Retrace.


Мы ищем людей, которые помогут создать и оптимизировать кодовую базу алгоритмов обучения с подкреплением. Если вам нравится RL, сравнительный анализ, тщательные эксперименты и открытый исходный код, подайте заявку и упомяните, что вы читали базовую публикацию PPO в своем приложении.

.

Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство

При предполагаемом размере рынка в 7,35 миллиарда долларов США искусственный интеллект растет не по дням, а по часам. McKinsey прогнозирует, что методы искусственного интеллекта (включая глубокое обучение и обучение с подкреплением) потенциально могут приносить от 3,5 до 5,8 трлн долларов в год в девяти бизнес-функциях в 19 отраслях.

Хотя машинное обучение рассматривается как монолит, эта передовая технология диверсифицирована с различными подтипами, включая машинное обучение, глубокое обучение и современные технологии глубокого обучения с подкреплением.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением - это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений. Агент учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением искусственный интеллект сталкивается с игровой ситуацией. Компьютер пытается найти решение проблемы методом проб и ошибок. Чтобы заставить машину делать то, что хочет программист, искусственный интеллект получает вознаграждение или штрафы за свои действия.Его цель - максимизировать общую награду.
Хотя дизайнер устанавливает политику вознаграждения, то есть правила игры, он не дает модели никаких подсказок или предложений о том, как решить игру. Модель должна выяснить, как выполнить задачу, чтобы получить максимальную награду, начиная с совершенно случайных испытаний и заканчивая сложной тактикой и сверхчеловеческими навыками. Используя возможности поиска и множество испытаний, обучение с подкреплением в настоящее время является наиболее эффективным способом продемонстрировать творческий потенциал машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением работает на достаточно мощной компьютерной инфраструктуре.

Примеры обучения с подкреплением

В прошлом применение обучения с подкреплением ограничивалось слабой компьютерной инфраструктурой. Однако по мере того, как суперпользователь нардового искусственного интеллекта Джерарда Тезауро развивался в шоу 1990-х годов, прогресс все же произошел. Этот ранний прогресс сейчас быстро меняется с появлением новых мощных вычислительных технологий, открывающих путь совершенно новым вдохновляющим приложениям.
Обучение моделей, управляющих автономными автомобилями, является отличным примером потенциального применения обучения с подкреплением. В идеальном случае компьютер не должен получать инструкции по вождению автомобиля. Программист избежал бы жесткой привязки всего, что связано с задачей, и позволил бы машине учиться на собственных ошибках. В идеальной ситуации единственным жестко закрепленным элементом была бы функция вознаграждения.

Чтобы узнать больше о реальных приложениях обучения с подкреплением, прочтите эту статью.

Проблемы с обучением с подкреплением

Основная проблема в обучении с подкреплением заключается в подготовке среды моделирования, которая в значительной степени зависит от выполняемой задачи. Когда модель должна стать сверхчеловеческой в ​​играх Chess, Go или Atari, подготовка среды моделирования относительно проста. Когда дело доходит до создания модели, способной управлять автономным автомобилем, создание реалистичного симулятора имеет решающее значение, прежде чем позволить автомобилю ездить по улице.Модель должна выяснить, как затормозить или избежать столкновения в безопасных условиях, когда жертва даже тысячи автомобилей обходится с минимальными затратами. Перенос модели из тренировочной среды в реальный мир - вот где все усложняется.
Масштабирование и настройка нейронной сети, управляющей агентом, - еще одна проблема. Нет другого способа общаться с сетью, кроме как через систему вознаграждений и штрафов. Это, в частности, может привести к катастрофическому забыванию , когда приобретение новых знаний приводит к удалению некоторых старых из сети (чтобы прочитать дальше этот выпуск, см. этот документ, опубликованный во время Международной конференции по машинному обучению).
Еще одна проблема - достижение локального оптимума, то есть агент выполняет задачу как есть, но не оптимальным или требуемым образом. «Прыгун», прыгающий, как кенгуру, вместо того, чтобы делать то, что от него ожидалось, - ходьбу, - отличный пример, который также можно найти в нашем недавнем сообщении в блоге.
Наконец, есть агенты, которые оптимизируют приз без выполнения той задачи, для которой он был разработан. Интересный пример можно найти в видео OpenAI ниже, где агент научился получать награды, но не завершал гонку.

Чем отличается обучение с подкреплением от глубокого и машинного обучения?

На самом деле не должно быть четкого разделения между машинным обучением, глубоким обучением и обучением с подкреплением. Это похоже на отношение параллелограмм - прямоугольник - квадрат, где машинное обучение является самой широкой категорией, а глубокое обучение с подкреплением - самой узкой.
Точно так же обучение с подкреплением - это специализированное приложение методов машинного и глубокого обучения, предназначенное для решения проблем определенным образом.

Хотя идеи кажутся разными, между этими подтипами нет резкого разделения. Более того, они объединяются в рамках проектов, поскольку модели созданы не для того, чтобы придерживаться «чистого типа», а для выполнения задачи наиболее эффективным способом. Так что «что именно отличает машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением» - на самом деле сложный вопрос.

Машинное обучение с учителем происходит, когда программист может предоставить метку для каждого обучающего ввода в систему машинного обучения.

Некоторые шахты можно точно определить по их основным значениям рабочей высоты. Чтобы затруднить идентификацию, мы добавили гауссов шум

С точки зрения ИИ, одна модель выполняла одну задачу с уточненным и нормализованным набором данных. Чтобы узнать больше об истории, прочитайте наш блог.
Обучение без учителя происходит, когда модели предоставляются только входные данные, но нет явных меток.Он должен копаться в данных и находить скрытую структуру или взаимосвязи внутри. Дизайнер может не знать, что это за структура или что найдет модель машинного обучения.

Глубокое обучение состоит из нескольких уровней нейронных сетей, предназначенных для выполнения более сложных задач. На создание моделей глубокого обучения вдохновил дизайн человеческого мозга, но в упрощенном виде.Модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев нейронной сети, которые в принципе отвечают за постепенное изучение более абстрактных функций конкретных данных.
Хотя решения для глубокого обучения способны давать изумительные результаты, с точки зрения масштаба они не могут сравниться с человеческим мозгом. Каждый уровень использует результат предыдущего в качестве входных данных, и вся сеть обучается как единое целое. Основная концепция создания искусственной нейронной сети не нова, но только недавно современное оборудование обеспечило достаточную вычислительную мощность для эффективного обучения таких сетей на достаточном количестве примеров.Расширенное внедрение привело к появлению таких фреймворков, как TensorFlow, Keras и PyTorch, которые сделали создание моделей машинного обучения намного более удобным.


Третья модель отвечала за распознавание определенных китов по фотографиям, которые были подготовлены и обработаны ранее.Сеть, состоящая из 5 миллионов нейронов, располагалась на кончике капота. Более 941000 нейронов искали голову и более 3 миллионов нейронов были использованы для классификации конкретного кита. Это более 9 миллионов нейронов, выполняющих задачу, что может показаться большим количеством, но бледнеет по сравнению с более чем 100 миллиардами нейронов, работающих в человеческом мозгу. Позже мы использовали аналогичное решение на основе глубокого обучения для диагностики диабетической ретинопатии с использованием изображений сетчатки глаза пациентов.
Обучение с подкреплением , как указано выше, использует систему вознаграждений и штрафов, чтобы заставить компьютер решить проблему самостоятельно.Участие человека ограничивается изменением окружающей среды и настройкой системы вознаграждений и штрафов. Поскольку компьютер максимизирует вознаграждение, он склонен искать неожиданные способы сделать это. Вовлеченность человека направлена ​​на то, чтобы предотвратить использование системы и побудить машину выполнять задачу ожидаемым образом. Обучение с подкреплением полезно, когда нет «правильного способа» выполнить задачу, но есть правила, которым модель должна следовать, чтобы правильно выполнять свои обязанности. Возьмем, к примеру, дорожный кодекс.

В частности, если искусственный интеллект собирается управлять автомобилем, обучение игре на некоторых классических играх Atari можно считать значимым промежуточным этапом. Возможное применение обучения с подкреплением в автономных транспортных средствах - это следующий интересный случай. Разработчик не может предсказать все будущие дорожные ситуации, поэтому позволить модели тренироваться с системой штрафов и вознаграждений в разнообразной среде, возможно, является наиболее эффективным способом для ИИ расширить опыт, который он имеет и собирает.

Заключение

Ключевым отличительным фактором обучения с подкреплением является то, как обучается агент. Вместо того чтобы проверять предоставленные данные, модель взаимодействует с окружающей средой, ища способы максимизировать вознаграждение. В случае глубокого обучения с подкреплением нейронная сеть отвечает за хранение опыта и, таким образом, улучшает способ выполнения задачи.

Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?

Хотя обучение с подкреплением, глубокое обучение и машинное обучение взаимосвязаны, никто из них не собирается заменять другие.Ян ЛеКун, известный французский ученый и руководитель отдела исследований в Facebook, шутит, что обучение с подкреплением - это вишенка на большом торте искусственного интеллекта с машинным обучением самого пирога и глубоким обучением глазурью. Без предыдущих итераций вишня ничего бы не увенчала.
Во многих случаях использования классических методов машинного обучения будет достаточно. Чисто алгоритмические методы, не связанные с машинным обучением, как правило, полезны при обработке бизнес-данных или управлении базами данных.
Иногда машинное обучение только поддерживает процесс, выполняемый другим способом, например, ища способ оптимизации скорости или эффективности.
Когда машине приходится иметь дело с неструктурированными и несортированными данными или с различными типами данных, нейронные сети могут быть очень полезны. The New York Times описала, как машинное обучение улучшило качество машинного перевода.

Сводка

Обучение с подкреплением, несомненно, является передовой технологией, которая может изменить наш мир. Однако его не нужно использовать в каждом случае. Тем не менее, обучение с подкреплением кажется наиболее вероятным способом сделать машину творческой, поскольку поиск новых, инновационных способов выполнения ее задач на самом деле и есть творчество.Это уже происходит: теперь знаменитая AlphaGo DeepMind выполняла движения, которые сначала считались ошибками специалистами-людьми, но на самом деле обеспечила победу над одним из сильнейших игроков-людей, Ли Седолом.
Таким образом, обучение с подкреплением может стать революционной технологией и следующим шагом в развитии ИИ.

.

Смотрите также