Главное меню

Отличие круга от арматуры а1


Круг | Катанка | Арматура А1

Сталь горячекатаная круглого сечения производится в соответствии с несколькими ГОСТ и ТУ и предназначается для различных способов ее использования.

Внешне сталь горячекатаная круглого сечения выглядит одинаково, не зависимо от того, по каким стандартам она произведена и какое назначение имеет. Однако, в зависимости от стандарта, выбранной марки стали и вида термообработки, круглый прокат в значительной степени различается по механическим свойствам, что часто не позволяет производить замены, не смотря на внешнее сходство проката.

Упаковка, транспортировка, хранение

Сталь в прутках упаковывают в связки (пачки) весом по 4 - 8 тонн. Связки туго стягивают стальной лентой или катанкой в трех местах. Для удобства выполнения погрузо - разгрузочных работ дополнительно на связки крепят два хомута.

Сталь круглая в бунтах (мотках) весом от 0,8 до 1,5 тонн стягивается проволокой или катанкой таким образом, чтобы исключить самопроизвольное разматывание бунта в процессе хранения, перевозки и выполнения погрузо - разгрузочных операций.

Круглый прокат в прутках и бунтах перевозят партиями до 70 тонн железнодорожным транспортом в полувагонах или открытым грузовым автомобильным транспортом с длиной кузова от 6 до 13,5 метров.

Горячекатаный прокат круглого сечения, не зависимо от ГОСТ хранится на открытых складах, при естественных погодных условиях, в специально оборудованных кассетах, предназначенных для хранения металлопроката или навалом на ровной поверхности.

Основные отличия стального круга от катанки и гладкой арматуры

Стальной круг – одна из наиболее популярных разновидностей круглого металлопроката. Имеет формы стального прутка и проволоки, намотанной на бухты.

Внешне он очень похож на катанку и гладкую арматуру А1, однако между ними есть существенные отличия, которые должны учитываться при выборе материала.

Основные различия

Несмотря на внешнюю схожесть с другими видами металлопроката, стальной круг имеет характеристики, превосходящие аналогичные показатели у гладкой арматуры и катанки. Так, он более ровный и прочный, обладает лучшей гибкостью (при небольшом изгибе, он способен восстановить свою изначальную форму).

Сечение круга также на порядок точнее. При этом его диаметр может достигать 40 см – у других изделий этот показатель намного меньше.

Все это отражается на цене – стоимость круга выше, чем на похожий металлопрокат других разновидностей.

Для более полного представления о различиях, стоит подробнее ознакомится со всеми тремя видами металлопрокатных изделий.

Круг горячекатанный


Параметры регламентируются ГОСТ 2590-2006.

Согласно утвержденным стандартами данный вид металлопроката имеет 6 класс точности. При этом прутки длиной до 6 метров могут изготавливаться практически из любого вида стали, допускаемого ГОСТ, а изделия, превышающие этот параметр, только из высоколегированной.

В зависимости от используемого материала и назначения материала, его могут подвергнуть дополнительной термической обработке – для улучшения качеств, в частности, для повышения прочности.

Диаметр горячекатанного круга может варьироваться в пределах от 5 до 250 мм. При диаметре от 5 до 14 мм он реализуется в бухтах, а при показателях 10-250 – в прутках.

Применяется в строительстве для армирования ЖБ-конструкций и изготовления металлоконструкций.

Кроме того, из него вытачивают втулки, болты, шайбы и другие детали, изготовляют металлические каркасы, ограды, решетки и другие конструкции.

Катанка общего назначения

Производится согласно ГОСТ 30136-95 и различным техническим условиям. Для изготовления используется сталь марок Ст0-3. По требованию заказчика, катанка может подвергаться дополнительной термообработке. При этом может использоваться различный способ охлаждения готового изделия.

Диаметр металлопроката – от 5 до 11 мм. класс точности – В2 (согласно ГОСД 2690).

Применяется катанка в производстве электродов, проволочных элементов для сварных работ, телеграфных проводов и различных канатов. Широкое применение нашла она и в армировании бетонных изделий в строительстве.

Арматура А1

Соответствует ГОСТ 5781-82. В производстве используется сталь Ст3 (спокойная, полуспокойная и кипящая). Точность, согласно ГОСТ 2590, соответствует маркировке В1.

Технология термообработки в производстве гладкой арматуры не применяется.

В ассортименте представлены варианты с диаметром от 6 до 40 мм.

Применяется в строительстве при создании железобетонных изделий, всевозможных конструкций и деталей из металла.

Упаковка, транспортировка, хранение

Все три вида круглого металлопроката упаковываются, перевозятся и хранятся одинаково:

Перевозка металлопроката в бухтах осуществляется железнодорожным транспортом (по 70 тонн груза), либо в грузовиках с длиной кузова не менее 6 м.

Храниться все три материала могут на открытом воздухе при естественных погодных условиях.


Киев, бул. Верховного Совета 34

Полтава, ул. Ковпака 37

Днепропетровск, просп. Богдана Хмельницкого 122

Стройиндустрии 7, Киев, Україна

улица Глебова 7, Борисполь, Киевская область

вулиця Галицький Шлях, 46в, Чернівці, Чернівецька область, Україна

Крива бухта 2 , Запоріжжя, Запорізька область, Україна

Херсон, Херсонська область, Україна николаевское шоссе 5 км

Одесса, Одесская область, Украина

Черкассы, Черкасская область, Украина

Хотите мы вам перезвоним?

Введите ваше имя и номер телефона.
Наш оператор свяжется с вами в течении 30 секунд.

Отличие катанки от арматуры А1

Катанка и арматура А1 – это разновидности сортового проката, который пользуется широким спросом. У металлоизделий сечение круглой формы. Они производятся с учетом норм и технологических требований, указанных в ГОСТах и ТУ. Отличие катанки от арматуры А1 заключается не только в назначении, но и применении, а также прочих параметрах. Для более точного сравнения и определения отличий одного материала от другого, необходимо подробнее рассмотреть особенности каждого по отдельности.

Особенности катанки

При изготовлении этого металлопроката руководствуются правилами и нормами, указанными в ГОСТе 30136-95. При производстве используется сталь марки Ст3. Материал может быть подвергнут дополнительной термообработке с последующим охлаждением. Что касается диаметра катанки, то он варьируется в диапазоне от 5 до 11 см.

Применяется сортовой прокат при производстве электродов, элементов проволочного типа и прочих приспособлений, необходимых для осуществления сварочных мероприятий. Также стальной прокат используется при выпуске проводов, канатов различного типа.

Катанку нередко задействуют при проведении работ по армированию бетона (колонны, столбы, стены, плиты, фундаменты и т.д.). Медные и алюминиевые изделия подходят для создания проволоки. Также данный материал используется при устройстве систем электроснабжения.

Особенности арматуры А1

При производстве данного материала руководствуются требованиями и нормами, указанными в ГОСТе 5781-82. Металлопродукция может выпускаться еще и по ГОСТу 2590 -2006. Здесь особое внимание уделено точности проката, который должен соответствовать категории В1.

Выпуск арматуры А1 не подразумевает последующую термическую обработку. Ассортимент сортового проката включает металлоизделия диаметром от 6 до 40 мм. Такой материал незаменим при создании ЖБИ, а также металлоконструкций. Подходит он и для монолитного строительства.

Обладает высокими техническими характеристиками. В их числе устойчивость к коррозии, гибкость, прочность. В числе других достоинств металлопроката – твердость, что способствует увеличению эксплуатационного срока изделий, созданных с его применением.

Если вам необходим арматурный прокат, обращайтесь в нашу компанию. Продукция реализуется крупным и мелким оптом. Мы гарантируем высокое качество поставляемых материалов.


Гладкая арматура - Статьи

В чем основные отличия гладкой арматуры класса А1 от катанки или круга

Достаточно часто многие путают гладкую арматуру А1 с катанкой или кругом. На самом деле это разные виды металлопроката, у каждого из которых своя специфика и область применения.

 

Единственная схожесть всех трех разновидностей – это гладкая поверхность и круглое сечение стержня.

 

Различия

 

В первую очередь арматура, круг и катанка различаются областью использования. Гладкая арматура класса А3 – это готовая продукция, которая используется при строительных работах для создания каркаса или при изготовлении вспомогательных конструкций различного назначения.

 

Круг и катанка – это своего рода полуфабрикат. Их в основном используют для изготовления других видов продукции, к примеру, проволоки, иголок, гвоздей, сортового трубного проката и т.д. Реже круг применяется для армирования железобетонных конструкций.

 

Кроме этого, все три разновидности имеют и другие различия:

 

Кроме прочего, калиброванный круг может использоваться при крайне низких температурах в условиях Крайнего Севера. Нержавеющий круг может быть подвержен высоким нагрузкам, он не боится воздействия влаги и окружающей среды в целом. Это позволяет использовать такой вид проката в пищевой, автомобильной, судостроительной и других отраслях промышленности.

 

Также многие путают арматуру А1 и А3, подробнее о различиях можно прочитать тут.


Сравнение круга стального с гладкой арматурой и катанкой

Одним из наиболее популярных продуктов металлопроката на равнее с арматурой и катанкой является стальной круг.

Давайте разберём наиболее ключевые отличия между ними.

1. Прежде всего, следует знать, что стальной круг является более прочным и ровным металлоизделием, нежели катанка или гладкая арматура.

2. Стальной круг боле гибкий, нежели арматура или катанка, при несильном сгибе он восстанавливает свою форму.

3. Круг обладает более точным сечением, нежели катанка и арматура.

4. Диаметр стального круга достигает 40 сантиметров, в то время как катанку или арматуру с таким диаметром не найти.

5. Что касается стоимости, то гладкая арматура или катанка, более дешёвые материалы, нежели круг.

6. Как правило, стальной круг не поставляется в бухтах, а если и поставляется в бухтах, то только при низком диаметре стального круга.

Читайте так же:

Лист горячекатаный травленый, применение, классификация

Методы защиты от коррозии металла

Подбор профнастила для крыши

Арматура А1 – фото, ГОСТы, характеристики и области применения + Видео

Арматура А1 – металлопрокат, без которого в настоящее время не обходится практически ни одна стройка. Его широко используют для изготовления железобетонных изделий, а также различных металлических конструкций и деталей. Производят этот металлопрокат по ГОСТу 5781-82.

1 Что собой представляет арматурный металлопрокат А1

Согласно ГОСТа 5781 арматура А1 обозначается по-другому – арматура (арматурная сталь – далее АС) A-I (А240). Это более правильное и используемое всеми ее изготовителями и профессиональными потребителями наименование этого металлопроката. На техническом языке ГОСТа 5781, в котором классифицируются все производимые по нему типы арматурной стали для армирования обычных, а также предварительно напряженных разнообразных железобетонных конструкций, такое обозначение расшифровывается, как "арматура класса А1".

Разделение на классы в этом ГОСТе произведено по одной из механических характеристик АС – по пределу текучести. Условная ее величина для изделия A1 указана в скобках после индекса A – число 240. Это и есть значение предела текучести в кгс/мм2, но перемноженное на 10. Таким образом, арматура А1 обладает пределом текучести 24 кгс/мм2 (соответствует 235 Н/мм2).

Согласно ГОСТа 5781, АС A-I изготовляют только с гладким профилем – без рифления поверхности правильного круглого сечения. Внешне она в зависимости от номинальной толщины похожа на стальную проволоку либо пруток.

Арматура без рифления

Производят АС A240 горячекатаной и только из углеродистой стали. При этом используют согласно стандарту 5781 исключительно марки Ст3сп, Ст3кп и Ст3пс. Именно благодаря этому арматура А1 в отличие от гладкой АС других классов ГОСТа 5781 и производимой по ГОСТу 10884 наиболее востребована и используется как для армирования, так и в качестве обычного металлопроката – для изготовления различных стальных деталей и конструкций. Ведь Ст3 – самая гибкая, пластичная из всех углеродистых и тем более низколегированных марок и лучше всех сплавов поддается свариванию. Ее химический состав у готовой арматуры A-I должен соответствовать требованиям, перечисленным в ГОСТе 380.

Сортамент изготовления гладкой АС A-I включает 14 типоразмеров по диаметру в диапазоне 6–40 мм. Изделия толщиной 6–12 мм производят стержнями либо в виде мотков, а большего диаметра арматура А1 поставляется только прутками. Прутки АС A240 изготовляют длиной 6–12 м. При этом они бывают мерной либо немерной длины. Вместе с мерными могут поставляться немерные стержни длиной не меньше 2 м и в количестве, составляющем от массы выпущенной партии максимум 15%. Потребитель может сам заказать необходимый ему вариант, а по согласованию с производителем возможно также изготовление прутков 5–25 м.

2 Вес, механические свойства и требования к изготовлению

В таблице ГОСТа 5781 по сортаменту гладкой АС A-I указаны площадь поперечного сечения, вес 1 м профиля и допустимые предельные отклонения в % от последнего параметра у готовых изделий. Масса приводится теоретическая (расчетная), при вычислении которой принимали, что арматура А1 имеет номинальный диаметр без отклонений, а плотность стали составляет 7850 кг/м3. Значения веса из таблицы ГОСТа для всех типоразмеров АС A240 в кг:

Предельно допустимые отклонения согласно стандарта 5781:

Овальность гладкой арматуры (разность в одном поперечном сечении профиля между наибольшим и самым меньшим фактическими диаметрами) не должна превышать величину суммы допустимых минусового и плюсового отклонений по диаметру.

К мерным пруткам АС A-I предъявляются требования по предельно допустимым отклонениям значений длины, зависящие от точности порезки металлопроката:

Кривизна АС, изготовленной в виде прутков, не должна превышать величину в 0,6% от ее замеряемой длины.

Гладкие прутки АС A-I

Помимо предела текучести, который был указан выше, для гладкой АС A-I в стандарте 5781 приведены и иные механические свойства. Относительное удлинение при изгибе (испытаниях) – 25%. Временное сопротивление арматуры разрыву – 373 Н/мм2 (соответствует 38 кгс/мм2).

Арматура А1 после изготовления подвергается в холодном состоянии испытаниям на изгиб (должна их выдерживать). Ее изгибают вокруг оправки на угол в 180о. Для профилей толщиной 6–20 мм используют оправку такого же диаметра, что и у самой арматуры. Для АС толще 20 мм берут с диаметром, равным 4 размерам изделия.

ГОСТ 5781 обязывает изготовителей обеспечивать для арматуры A-I указанные в нем механические свойства с вероятностью не менее 0,95.

Есть в ГОСТе и требования к качеству поверхности готовой АС. Рванин, трещин напряжения и раскатных, прокатных закатов и плен на ней быть не должно. Стандартом разрешаются отдельные раскатные отпечатки, наплывы, загрязнения, следы раскатанных пузырьков, незначительная ржавчина, а также чешуйчатость и рябизна.

3 Коротко об областях применения профилей А1

Для армирования их используют практически во всех случаях. В высокопрочном железобетоне, армированном крепкой (как правило, рифленой) АС более высокого класса, арматура А1 применяется для взаимной фиксации последней и упрочнения поверхностного слоя изделия или монолитной конструкции таких объектов, как плотины, шахты, мосты, аэродромы, тоннели, высотные строения и так далее.

Когда расчетная нагрузка на железобетон позволяет, арматура А1 используется самостоятельно. Балки и панели усиливают изделиями диаметром 12–32 мм, колонны – 14–36 мм, фундамент – 10–40 мм. В индивидуальном строительстве обычно применяют АС 10–16 мм. Тонкую арматуру – 6 и 8 мм – используют в качестве проволоки для обвязки, скрепления между собой толстой, изготовления строительных и кладочных сеток, армокаркасов, армирования бетонных стяжек стен и пола, а также штукатурки.

Арматура А1 широко применяется для изготовления декоративных, несущих, каркасных и прочих металлоконструкций, а также деталей к ним и различному оборудованию и техоснастке. Ее используют везде, где применяется и обычный металлопрокат из стали марки Ст3.

Различий между условиями вознаграждения и подкрепления

Многие люди используют термины вознаграждение и поощрение как синонимы. Фактически, подкрепление может включать вознаграждение. Однако награда - это обычно материальный предмет, например деньги, а подкрепление - это действие. Ученые экспериментировали как с вознаграждением, так и с поощрением за изменение поведения. Чаще всего поощрение и подкрепление работают вместе друг с другом для воспитания хорошо воспитанных детей.

Определения

Подкрепление включает в себя усиление действия хвалебными словами или физической наградой.Награда - это предмет, который вручается другому человеку, который хорошо себя проявил или оказал надлежащую услугу, например, убрал в спальне. Не следует путать вознаграждение со взяткой. Награда дается в конце утвержденного действия на основе установленного плана, например, таблицы наклеек по дому. Напротив, взятка дается лицу до одобренного действия в качестве выплаты.

Обычное подкрепление

Положительное подкрепление выражает похвалу, показывая, что человек выполнил действие правильно.Подкрепление может включать положительные слова, объятия или улыбку. Человек, получивший похвалу, естественно, жаждет большего внимания, научив его тому, что если действие повторяется, такая же похвала повторится снова.

Отрицательные аспекты использования вознаграждений

Использование подарков в качестве награды может в конечном итоге подорвать процесс подкрепления. Ожидание оплаты за простое поведение начинается, когда ребенок постоянно получает подарки. Дарите награду в случайных случаях. Чаще используйте словесные и физические подкрепления, например хвалу и дайте пять.Вербальные и физические подкрепления подтверждают, что положительное поведение вызывает у ребенка хорошие чувства.

Негативное поведение

Негативное поведение ребенка требует быстрого мышления со стороны родителей. Не уделяйте много внимания непослушному ребенку. Вместо этого подождите, пока ребенок проявит хорошее поведение, и закрепите это действие. Положительное поведение постепенно заменит отрицательное, основываясь на реакции родителей на доброе дело.Обращайте внимание на негативное поведение только в том случае, если оно представляет собой непосредственную угрозу для ребенка или окружающих.

Источник: http://www.ehow.com/

.

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)

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

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

Определение

  1. Действие (A): все возможные действия, которые может предпринять агент.
  2. Состояние (S): текущая ситуация, возвращаемая средой.
  3. Награда (R): немедленный возврат из среды для оценки последнего действия.
  4. Политика (π): Стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния.
  5. Стоимость (V): ожидаемая долгосрочная доходность с учетом скидки, в отличие от краткосрочного вознаграждения R. Vπ (s) определяется как ожидаемая долгосрочная доходность π политики раскола текущего состояния.
  6. 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 модели, становятся непрактичными по мере роста пространства состояний и пространства действий (S * S * A для табличной настройки).

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

Соответствие политике и политике Вне политики

Агент в соответствии с политикой изучает значение на основе своего текущего действия, 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 виде Q-значения:

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

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

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

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

Итерация политики

Итерация политики запускает цикл между оценкой политики и ее улучшением.

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

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

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

Итерация значения

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

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

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

Обратите внимание, что эти два метода требуют знания вероятности перехода p , что указывает на то, что это алгоритм на основе модели.Однако, как я упоминал ранее, алгоритм 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 значения Q 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 универсальности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно, по сути, напоминает динамическое программирование. Это означает, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не имеет возможности оценивать значение для невидимых состояний.Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, введя нейронную сеть.

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

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

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

Вопрос сводится к следующему: Как мы обучаем сеть?

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

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

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

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

Еще два метода также важны для обучения DQN:

  1. Experience Replay : 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 сеть Q имеет ту же структуру, что и сеть, которая оценивает значение. Каждые шаги C, в соответствии с приведенным выше псевдокодом, целевая сеть сбрасывается на другую. Таким образом, колебания становятся менее сильными, что приводит к более стабильным тренировкам.

2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Псевдокод DDPG (https://arxiv.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 проблемы или вопросы относительно этой статьи, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или подписываться на меня в твиттере.

.

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: исследовать новые состояния и одновременно максимизировать общую награду.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы сбалансировать и то, и другое, лучшая общая стратегия может включать краткосрочные жертвы. Таким образом, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

Марковские процессы принятия решений (MDP) - это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний 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 продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQNs) , которые используют нейронные сети для оценки Q-значений. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.

Глубокий детерминированный градиент 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 оптимальные стратегии 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 один технический учебник по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI / Berkeley AI Research Lab).

Чтобы приступить к созданию и тестированию 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.
.

Полный словарь по обучению с подкреплением | by Shaked Zychlinski

Функция значения действия: См. Q-Value .

Действия: Действия - это методы агента , которые позволяют ему взаимодействовать и изменять свою среду и, таким образом, переходить между состояниями . Каждое действие, совершенное Агентом, приносит награды от среды. Решение о том, какое действие выбрать, принимает политика .

Критик-исполнитель: При попытке решить задачу Reinforcement Learning можно выбрать один из двух основных методов: вычисление функций значений или Q-значений каждого состояния и выбор действий в соответствии с к ним, или непосредственно вычислить политику , которая определяет вероятности каждого действия, которое должно быть предпринято в зависимости от текущего состояния, и действовать в соответствии с ним. Алгоритмы «Актер-критик» объединяют эти два метода, чтобы создать более надежный метод.Здесь можно найти отличное пояснение в виде иллюстрированных комиксов.

Функция преимущества: Обычно обозначается как A (s, a) , функция преимущества является мерой того, насколько определенное действие является хорошим или плохим решением при определенном состоянии - или более просто, в чем преимущество выбора определенного действия из определенного состояния. Математически он определяется как:

, где r (s, a) - ожидаемая награда действия a из состояния s , а r (s) - ожидаемая награда всего состояния . s , прежде чем было выбрано действие.Его также можно рассматривать как:

, где Q (s, a) - это Q Value и V (s) - это функция Value .

Агент: Обучение и действие часть задачи Reinforcement Learning , которая пытается максимизировать вознаграждений , которые дает среда . Проще говоря, Агент - это модель, которую вы пытаетесь создать.

Bandits: Формально названные «k-Armed Bandits» по прозвищу «однорукий бандит», присвоенному игровым автоматам, они считаются простейшим типом Reinforcement Learning задач.У бандитов нет разных состояний , а только одно - и рассматриваемая награда является лишь непосредственной. Следовательно, можно представить себе бандитов как имеющих одно состояние эпизодов . Каждое из k-рычагов считается действием , и цель состоит в том, чтобы изучить политику , которая максимизирует ожидаемую награду после каждого действия (или вытягивания руки).
Контекстные бандиты - это немного более сложная задача, где каждое состояние может отличаться и влиять на результат действий - следовательно, каждый раз контекст отличается.Тем не менее, задача остается эпизодической задачей с одним состоянием, и один контекст не может влиять на другие.

Уравнение Беллмана: Формально уравнение Беллмана определяет отношения между заданным состоянием (или парой состояние- действие ) с его преемниками. Хотя существует множество форм, наиболее распространенной из них, обычно встречающейся в задачах Reinforcement Learning , является уравнение Беллмана для оптимального Q-Value , которое задается как:

или когда нет неопределенности (то есть вероятности либо 1 или 0):

, где звездочка означает оптимальное значение .Некоторые алгоритмы, такие как Q-Learning , основывают свою процедуру обучения на нем.

Непрерывные задачи: Обучение с подкреплением задач, которые не состоят из эпизодов , а длятся вечно. У этой задачи нет терминала состояние с. Для простоты обычно предполагается, что они состоят из одного нескончаемого эпизода.

Deep Q-Networks (DQN) : см. Q-Learning

Deep Reinforcement Learning: Использование алгоритма Reinforcement Learning с глубокой нейронной сетью в качестве аппроксиматора для обучающей части.Обычно это делается для того, чтобы справиться с проблемами, когда количество возможных состояний и действий быстро масштабируется, и точное решение больше не представляется возможным.

Коэффициент дисконтирования (γ) : Коэффициент дисконтирования, обычно обозначаемый как γ, является коэффициентом, умножающим будущее ожидаемое вознаграждение , и варьируется в диапазоне [0,1]. Он контролирует важность будущих наград по сравнению с немедленными. Чем ниже коэффициент дисконтирования, тем менее важны будущие награды, и Агент будет, как правило, сосредоточиться на действиях , которые принесут только немедленные вознаграждения.

Среда: Все, что не является агентом ; все, с чем Агент может взаимодействовать прямо или косвенно. Среда меняется, когда Агент выполняет действий ; каждое такое изменение считается состоянием -переходом. Каждое действие, выполняемое агентом, дает награды , полученной агентом.

Эпизод: Все состояний , которые находятся между начальным и конечным состояниями; например: одна партия в шахматы.Цель агента Agent - максимизировать общую сумму награды , которую он получает во время эпизода. В ситуациях, когда терминального состояния нет, мы рассматриваем бесконечный эпизод. Важно помнить, что разные эпизоды полностью независимы друг от друга.

Эпизодические задачи: Обучение с подкреплением задач, которые состоят из различных эпизодов (то есть, каждый эпизод имеет терминал , состояние ).

Ожидаемая доходность: Иногда называемая «общей наградой» и иногда обозначаемая как G , это ожидаемая награда за весь эпизод .

Воспроизведение опыта: Поскольку задачи Reinforcement Learning не имеют заранее сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут учиться, агент должен вести записи всех переходов состояний , с которыми он столкнулся, - , чтобы он мог учиться на их позже.Буфер памяти, используемый для его хранения, часто называется Experience Replay . Существует несколько типов и архитектур этих буферов памяти, но наиболее распространенными из них являются циклические буферы памяти (которые следят за тем, чтобы агент продолжал обучение своему новому поведению, а не вещам, которые могут больше не иметь значения) и память на основе выборки резервуаров. буферы (что гарантирует, что каждый записанный переход между состояниями имеет равную вероятность быть вставленным в буфер).

Эксплуатация и исследование: Обучение с подкреплением задач не имеют заранее сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут учиться - они создают свой собственный опыт и учатся «на лету».Чтобы иметь возможность сделать это, агенту необходимо попробовать множество различных действий в разных состояниях , чтобы попытаться изучить все доступные возможности и найти путь, который максимизирует его общую награду ; это известно как Exploration , поскольку агент исследует среду Environment . С другой стороны, если все, что агент будет делать, это исследовать, он никогда не максимизирует общую награду - он также должен использовать для этого информацию, которую он выучил.Это известно как Эксплуатация , поскольку агент использует свои знания для максимизации получаемых наград.
Компромисс между ними является одной из самых серьезных проблем обучения с подкреплением, поскольку они должны быть сбалансированы, чтобы позволить агенту как достаточно исследовать окружающую среду, так и использовать то, что он узнал, и повторять наиболее полезный путь. он нашел.

Жадная политика, ε -Жадная политика: Жадная политика означает, что агент постоянно выполняет действие , которое, как полагают, принесет наибольшее ожидаемое вознаграждение .Очевидно, такая политика вообще не позволит Агенту исследовать . Для того, чтобы все же позволить некоторое исследование, вместо этого часто используется жадная политика ε-: выбирается число (с именем ε ) в диапазоне [0,1], и перед выбором действия выбирается случайный выбирается число в диапазоне [0,1]. если это число больше ε , выбирается жадное действие, а если оно меньше, выбирается случайное действие. Обратите внимание, что если ε = 0, политика становится жадной политикой, а если ε = 1, всегда исследуйте.

k-Armed Bandits: См. Bandits .

Марковский процесс принятия решений (MDP): Свойство Маркова означает, что каждое состояние зависит исключительно от своего предыдущего состояния, выбранного действия , выполненного из этого состояния, и награды , полученной сразу после этого действия был казнен. Математически это означает: s '= s' (s, a, r) ​​, где s ' - будущее состояние, s - его предыдущее состояние и a и r - действие и награда. .Никаких предварительных сведений о том, что произошло до s , не требуется - свойство Маркова предполагает, что s содержит всю необходимую информацию. Марковский процесс принятия решений - это процесс принятия решений, основанный на этих предположениях.

На основе модели и без модели: На основе модели и без модели - это два разных подхода, которые агент может выбрать при попытке оптимизировать свою политику . Лучше всего это объяснить на примере: предположим, вы пытаетесь научиться играть в блэкджек.Вы можете сделать это двумя способами: во-первых, вы заранее, до начала игры, рассчитываете вероятности выигрыша для всех состояний и все вероятности перехода между состояниями с учетом всех возможных действий , а затем просто действуете в соответствии с вами расчеты. Второй вариант - просто играть без каких-либо предварительных знаний и получать информацию методом проб и ошибок. Обратите внимание, что при использовании первого подхода вы в основном моделируете вашу среду , тогда как второй подход не требует информации о среде.В этом и заключается разница между модельным и безмодельным; первый метод основан на модели, а второй - без модели.

Монте-Карло (MC): Методы Монте-Карло - это алгоритмы, которые используют повторную случайную выборку для достижения результата. Они довольно часто используются в алгоритмах Reinforcement Learning для получения ожидаемых значений; например - вычисление состояния Функция значения путем возврата в одно и то же состояние снова и снова и усреднения по фактическим совокупным вознаграждениям, полученным каждый раз.

В соответствии с политикой и вне политики: Каждые Обучение с подкреплением Алгоритм должен следовать некоторой политике , чтобы решить, какие действий выполнять в каждом состоянии . Тем не менее, процедура обучения алгоритма не должна учитывать эту политику во время обучения. Алгоритмы, которые заботятся о политике, которая давала прошлые решения о действиях состояния, называются алгоритмами на основе политики, в то время как те, которые игнорируют его, известны как вне политики .
Хорошо известным алгоритмом вне политики является Q-Learning , поскольку его правило обновления использует действие, которое даст наивысшее значение Q-Value , в то время как фактическая используемая политика может ограничить это действие или выбрать другое. Вариант Q-Learning, связанный с политикой, известен как Sarsa , где правило обновления использует действие, выбранное последующей политикой.

Однорукие бандиты: См. Бандиты .

One-Step TD: См. Temporal Difference .

Политика (π): Политика, обозначенная как π (или иногда π (a | s) ), является отображением некоторого состояния с на вероятности выбора каждого из возможных действие с учетом этого состояния. Например, жадная политика выводит для каждого состояния действие с наивысшим ожидаемым значением Q-Value .

Q-Learning: Q-Learning - это алгоритм вне политики Обучение с подкреплением , который считается одним из самых базовых.В своей наиболее упрощенной форме он использует таблицу для хранения всех Q-значений из всех возможных состояний действий возможных пар. Он обновляет эту таблицу, используя уравнение Беллмана , в то время как выбор действия обычно выполняется с помощью политики ε-жадности .
В своей простейшей форме (отсутствие неопределенностей в состоянии -переходов и ожидаемых наград ) правило обновления Q-Learning:

Более сложная его версия, хотя и гораздо более популярная, - это Deep Q -Вариант сети (который иногда даже называют просто Deep Q-Learning или просто Q-Learning ).В этом варианте таблица состояние-действие заменяется нейронной сетью, чтобы справляться с крупномасштабными задачами, где количество возможных пар состояние-действие может быть огромным. Вы можете найти руководство по этому алгоритму в этом блоге.

Значение Q (функция Q): Обычно обозначается как Q (s, a) (иногда с нижним индексом π, а иногда как Q (s, a; θ) в Deep RL ), Q Значение является мерой общей ожидаемой награды при условии, что агент находится в состоянии с и выполняет действие a , а затем продолжает играть до конца эпизода после некоторого политика π.Его название представляет собой сокращение от слова «Качество», и математически оно определяется как:

, где N - это количество состояний от состояния с до конечного состояния, γ - коэффициент дисконтирования , а r⁰ - немедленное вознаграждение, полученное после выполнения действия a в состоянии s .

Алгоритмы REINFORCE: алгоритмы REINFORCE - это семейство из алгоритмов обучения с подкреплением алгоритмов , которые обновляют свою политику параметров в соответствии с градиентом политики относительно параметров политики [paper] .Имя обычно пишется только заглавными буквами, так как изначально оно использовалось как аббревиатура для оригинального дизайна группы алгоритмов: « RE ward I ncrement = N onnegative F Актер x O ffset R einforcement x C haracteristic E ligibility »[источник]

Обучение с подкреплением (RL): Обучение с подкреплением, как и контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, является одной из основных областей машинного обучения и искусственного интеллекта.Он связан с процессом обучения произвольного существа, формально известного как Агент , в окружающем его мире, известном как Environment . Агент стремится максимизировать вознаграждений , которые он получает от среды, и выполняет различные действий , чтобы узнать, как реагирует среда, и получить больше вознаграждений. Одна из самых сложных задач RL - связать действия с отложенными вознаграждениями - вознаграждениями, получаемыми Агентом спустя много времени после того, как действие, генерирующее вознаграждение, было выполнено.Поэтому он активно используется для решения различных типов игр, от Tic-Tac-Toe, Chess, Atari 2600 и до Go и StarCraft.

Награда: Числовое значение, полученное агентом из среды как прямой ответ на действия агента . Цель агента - максимизировать общую награду, которую он получает во время эпизода , и поэтому награды - это мотивация, необходимая агенту для того, чтобы вести себя желаемым образом.Все действия приносят награды, которые можно условно разделить на три типа: положительных наград, , подчеркивающих желаемое действие, отрицательных наград, , подчеркивающих действие, от которого агент должен отклониться, и 0, , что означает, что агент не сделал этого. Не делаю ничего особенного или уникального.

Sarsa: Алгоритм Sarsa в значительной степени является алгоритмом Q-Learning с небольшой модификацией, чтобы сделать его алгоритмом на основе политики.Правило обновления Q-Learning основано на уравнении Беллмана для оптимального Q-Value , и поэтому в случае отсутствия неопределенностей в переходах состояния и ожидаемых вознаграждений , правило обновления Q-Learning имеет вид :

Чтобы преобразовать это в алгоритм, соответствующий политике, последний член изменен:

, когда здесь оба действия a и a ' выбираются одной и той же политикой . Название алгоритма происходит от его правила обновления, которое основано на ( s, a, r, s ’, a’ ), и все они исходят из одной и той же политики.

Состояние: Каждый сценарий, с которым агент Agent сталкивается в среде , формально называется состоянием . Агент переходит между разными состояниями, выполняя действий . Также стоит упомянуть, что терминал определяет состояние , которое знаменует конец серии . Нет возможных состояний после достижения конечного состояния и начала нового эпизода. Довольно часто конечное состояние представляется как особое состояние, в котором все действия переходят в одно и то же конечное состояние с вознаграждением 0.

Функция значения состояния: См. Функцию значения .

Temporal-Difference (TD): Temporal-Difference - это метод обучения, который сочетает в себе как динамическое программирование, так и принципы Монте-Карло ; он обучается «на лету» подобно Монте-Карло, но обновляет свои оценки, как динамическое программирование. Один из простейших алгоритмов временной разницы, известный как одноступенчатый TD или TD (0) . Он обновляет функцию значения в соответствии со следующим правилом обновления:

, где V - это функция значения, с - это состояние , r - награда , γ - скидка коэффициент , α - скорость обучения, t - временной шаг, а знак «=» используется в качестве оператора обновления, а не равенства.Термин, заключенный в квадратные скобки, известен как ошибка временной разницы .

Состояние терминала: См. Состояние .

Верхняя уверенная граница (UCB): UCB - это метод исследования , который пытается гарантировать, что каждое действие хорошо изучено. Рассмотрим политику исследования , которая является полностью случайной - это означает, что каждое возможное действие имеет одинаковый шанс быть выбранным.Есть шанс, что одни действия будут изучены гораздо больше, чем другие. Чем меньше выбрано действие, тем менее уверенно агент может быть уверен в своей ожидаемой награде , и его фаза эксплуатации может быть повреждена. Исследование UCB принимает во внимание количество раз, когда каждое действие было выбрано, и придает дополнительный вес менее изученным. Формализуя это математически, выбранное действие выбирается следующим образом:

, где R (a) - ожидаемая общая награда за действие a , t - это количество сделанных шагов (сколько действий было выбрано в целом), N (a) - это количество раз, когда было выбрано действие и , а c - настраиваемый гиперпараметр.Этот метод также иногда называют «исследованием через оптимизм», поскольку он дает менее изученным действиям более высокую ценность, побуждая модель их выбирать.

Значение Функция: Обычно обозначается как В (с) (иногда с нижним индексом π), функция Value является мерой общего ожидаемого вознаграждения при условии, что агент находится в состоянии с а затем продолжает воспроизведение до конца эпизода , следуя некоторой политике π.Математически он определяется как:

Хотя это действительно похоже на определение Q Value , существует неявное, но важное отличие: для n = 0 вознаграждение r⁰ В (с) равно ожидаемая награда от простого нахождения в состоянии s , до было сыграно какое-либо действие, а в Q Value r⁰ - ожидаемая награда после определенного действия. Эта разница также дает функцию преимущества .

.

Qrash Course: обучение с подкреплением 101 и сети Deep Q за 10 минут | Шакед Зихлински

Теперь вспомните, что некоторые состояния являются конечными состояниями. Когда агент достигает единицы, никакие действия или переход между состояниями невозможны. Итак, если будущее состояние s ' является конечным состоянием, у нас останется:

Q Правило обновления обучения для конечного состояния s'

Еще не выполнено - у нашего жадного алгоритма есть серьезная проблема: если вы продолжите выбирать то же самое лучшее -действий, вы никогда не попробуете ничего нового и можете пропустить более полезный подход только потому, что вы никогда его не пробовали.

Чтобы решить эту проблему, мы используем ε-жадный подход : для некоторых 0 <ε <1 , мы выбираем жадное действие (используя нашу таблицу) с вероятностью p = 1-ε , или случайное действие с вероятностью p = ε. Таким образом, мы даем возможность агенту изучить новых возможностей.

Этот алгоритм известен как Q Learning (или Q-Table ). Поздравляю! вы только что изучили свой самый первый алгоритм обучения с подкреплением!

Вы могли спросить себя, как масштабируется Q Learning - и если нет, давайте вместе спросим: что происходит, когда количество состояний и действий становится очень большим? На самом деле это не так уж и редко - даже простая игра, такая как Tic Tac Toe, имеет сотни различных состояний (попробуйте вычислить это), и не забывайте, что мы умножаем это число на 9, что является количеством возможных действий.Так как же решить действительно сложных проблем?

Войдите в глубокое обучение! Мы объединяем Q Learning и Deep Learning, что дает Deep Q Networks . Идея проста: мы заменим таблицу Q Learning нейронной сетью, которая пытается приблизительно определить Q-значения. Его обычно называют аппроксимирующей функцией или аппроксимирующей функцией и обозначают как Q (s, a; θ ), где θ представляет обучаемые веса сети.

Теперь имеет смысл использовать только уравнение Беллмана в качестве функции стоимости - но что именно мы будем минимизировать? Давайте еще раз посмотрим на это:

Знак «=» отмечает присвоение , но есть ли какое-либо условие, которое также удовлетворяет равенству ? Что ж, да - когда значение Q достигло сходящегося и окончательного значения. И это , ровно наша цель - чтобы мы могли минимизировать разницу между левой и правой сторонами - и, альт! Наша функция стоимости:

Функция стоимости DQN

Вам это знакомо? Вероятно, это функция среднеквадратичной ошибки, где текущее значение Q - это прогноз ( y ), а немедленное и будущее вознаграждение - это цель ( y '):

Функция среднеквадратичной ошибки

Вот почему Q (s ', a; θ ) обычно обозначается как Q-target .

Двигаемся дальше: Обучение. В обучении с подкреплением обучающий набор создается по мере продвижения; мы просим агента попытаться выбрать лучшее действие, используя текущую сеть - и мы записываем состояние , действие , вознаграждение и следующее состояние , в котором оно закончилось. Мы выбираем размер пакета b , и после каждого записи b новых записей мы выбираем b записей случайным образом (!!) из памяти и обучаем сеть.Используемые буферы памяти обычно называются Experience Replay. Существует несколько типов таких запоминающих устройств, наиболее распространенным из которых является циклический буфер памяти. Это гарантирует, что агент продолжает обучение своему новому поведению, а не вещам, которые могут больше не иметь значения.

Вещи становятся реальностью, поэтому давайте поговорим об архитектуре: при имитации таблицы сеть должна получать в качестве входных данных состояние и действие и должна выдавать значение Q:

Хотя это и верно, эта архитектура очень неэффективна с технической точки зрения. Посмотреть.Обратите внимание, что функция стоимости требует максимального будущего значения Q , поэтому нам потребуется несколько сетевых прогнозов для одного расчета стоимости. Поэтому вместо этого мы можем использовать следующую архитектуру:

Здесь мы предоставляем сети только состояние s в качестве входных данных и получаем значения Q для всех возможных действий сразу. Намного лучше.

И что вы знаете - это почти все. Еще раз поздравляю! Вы только что научились проектировать сеть Deep Q!

Прежде чем мы закончим, вот кое-что еще: несколько абзацев назад мы сравнили функцию стоимости Deep Q Network со среднеквадратичной ошибкой.Но MSE сравнивает предсказания y с истинными метками y ’- , и истинные метки постоянны на протяжении всей процедуры обучения. Очевидно, что в Deep Q Networks дело обстоит иначе: как y , так и y ’ предсказываются самой сетью и, следовательно, могут изменяться на каждой итерации. Влияние очевидно.

Представляем: сеть Double Deep Q, которая использует полупостоянные метки во время обучения. Как? У нас есть две копии Q Network, но обновляется только одна - другая остается.Однако время от времени мы заменяем постоянную сеть копией обученной сети Q, поэтому мы и называем ее «полупостоянной». Итак:

DDQN функция затрат

Здесь ϑ представляет полустационарные веса, поэтому Q (s ’, a; ϑ) означает значение Q, предсказанное полустационарной сетью. Вот и все, вы поняли.

Я лично считаю, что лучший способ понять новые концепции - это попытаться реализовать их самостоятельно. Чтобы попробовать Q Learning и Deep Q Networks, я придумал простую игру: доску с 4 слотами, которые должен заполнить агент.Когда Агент выбирает пустой слот, он получает награду +1, и слот заполняется. Если он выбирает свободный слот, он получает награду -1. Игра заканчивается, когда вся доска заполнена.

Попробуйте и попробуйте реализовать агента, который учится овладевать этой игрой, используя оба метода. Здесь вы можете найти мои попытки.

Удачи и в третий раз за сегодня - Поздравляю!

Готовы попробовать себя в обучении с подкреплением? Вот еще один пост в блоге с некоторыми практическими советами.

.

Разница между процентом и процентилем

    • БЕСПЛАТНАЯ ЗАПИСЬ КЛАСС
    • КОНКУРСНЫЕ ЭКЗАМЕНА
      • BNAT
      • Классы
        • Класс 1-3
        • Класс 4-5
        • Класс 6-10
        • Класс 110003 CBSE
          • Книги NCERT
            • Книги NCERT для класса 5
            • Книги NCERT, класс 6
            • Книги NCERT для класса 7
            • Книги NCERT для класса 8
            • Книги NCERT для класса 9
            • Книги NCERT для класса 10
            • NCERT Книги для класса 11
            • NCERT Книги для класса 12
          • NCERT Exemplar
            • NCERT Exemplar Class 8
            • NCERT Exemplar Class 9
            • NCERT Exemplar Class 10
            • NCERT Exemplar Class 11
            • 9plar
            • RS Aggarwal
              • RS Aggarwal Решения класса 12
              • RS Aggarwal Class 11 Solutions
              • RS Aggarwal Решения класса 10
              • Решения RS Aggarwal класса 9
              • Решения RS Aggarwal класса 8
              • Решения RS Aggarwal класса 7
              • Решения RS Aggarwal класса 6
            • RD Sharma
              • RD Sharma Class 6 Решения
              • RD Sharma Class 7 Решения
              • Решения RD Sharma Class 8
              • Решения RD Sharma Class 9
              • Решения RD Sharma Class 10
              • Решения RD Sharma Class 11
              • Решения RD Sharma Class 12
            • PHYSICS
              • Механика
              • Оптика
              • Термодинамика
              • Электромагнетизм
            • ХИМИЯ
              • Органическая химия
              • Неорганическая химия
              • Периодическая таблица
            • MATHS
              • Статистика
              • Числа
              • Числа Пифагора Тр Игонометрические функции
              • Взаимосвязи и функции
              • Последовательности и серии
              • Таблицы умножения
              • Детерминанты и матрицы
              • Прибыль и убыток
              • Полиномиальные уравнения
              • Разделение фракций
            • Microology
        • FORMULAS
          • Математические формулы
          • Алгебраные формулы
          • Тригонометрические формулы
          • Геометрические формулы
        • КАЛЬКУЛЯТОРЫ
          • Математические калькуляторы
          • 0003000
          • 000
          • 000 Калькуляторы по химии
          • 000
          • 000
          • 000 Образцы документов для класса 6
          • Образцы документов CBSE для класса 7
          • Образцы документов CBSE для класса 8
          • Образцы документов CBSE для класса 9
          • Образцы документов CBSE для класса 10
          • Образцы документов CBSE для класса 1 1
          • Образцы документов CBSE для класса 12
        • Вопросники предыдущего года CBSE
          • Вопросники предыдущего года CBSE, класс 10
          • Вопросники предыдущего года CBSE, класс 12
        • HC Verma Solutions
          • HC Verma Solutions Класс 11 Физика
          • Решения HC Verma Физика класса 12
        • Решения Лакмира Сингха
          • Решения Лакмира Сингха класса 9
          • Решения Лахмира Сингха класса 10
          • Решения Лакмира Сингха класса 8
        • 9000 Класс
        9000BSE 9000 Примечания3 2 6 Примечания CBSE
      • Примечания CBSE класса 7
      • Примечания
      • Примечания CBSE класса 8
      • Примечания CBSE класса 9
      • Примечания CBSE класса 10
      • Примечания CBSE класса 11
      • Примечания 12 CBSE
    • Примечания к редакции 9000 CBSE 9000 Примечания к редакции класса 9
    • CBSE Примечания к редакции класса 10
    • CBSE Примечания к редакции класса 11
    • Примечания к редакции класса 12 CBSE
  • Дополнительные вопросы CBSE
    • Дополнительные вопросы по математике класса 8 CBSE
    • Дополнительные вопросы по науке 8 класса CBSE
    • Дополнительные вопросы по математике класса 9 CBSE
    • Дополнительные вопросы по науке
    • CBSE Вопросы
    • CBSE Class 10 Дополнительные вопросы по математике
    • CBSE Class 10 Science Extra questions
  • CBSE Class
    • Class 3
    • Class 4
    • Class 5
    • Class 6
    • Class 7
    • Class 8 Класс 9
    • Класс 10
    • Класс 11
    • Класс 12
  • Учебные решения
  • Решения NCERT
    • Решения NCERT для класса 11
      • Решения NCERT для класса 11 по физике
      • Решения NCERT для класса 11 Химия
      • Решения NCERT для биологии класса 11
      • Решение NCERT s Для класса 11 по математике
      • NCERT Solutions Class 11 Accountancy
      • NCERT Solutions Class 11 Business Studies
      • NCERT Solutions Class 11 Economics
      • NCERT Solutions Class 11 Statistics
      • NCERT Solutions Class 11 Commerce
    • NCERT Solutions for Class 12
      • Решения NCERT для физики класса 12
      • Решения NCERT для химии класса 12
      • Решения NCERT для биологии класса 12
      • Решения NCERT для математики класса 12
      • Решения NCERT, класс 12, бухгалтерия
      • Решения NCERT, класс 12, бизнес-исследования
      • NCERT Solutions Class 12 Economics
      • NCERT Solutions Class 12 Accountancy Part 1
      • NCERT Solutions Class 12 Accountancy Part 2
      • NCERT Solutions Class 12 Micro-Economics
      • NCERT Solutions Class 12 Commerce
      • NCERT Solutions Class 12 Macro-Economics
    • NCERT Solut Ионы Для класса 4
      • Решения NCERT для математики класса 4
      • Решения NCERT для класса 4 EVS
    • Решения NCERT для класса 5
      • Решения NCERT для математики класса 5
      • Решения NCERT для класса 5 EVS
    • Решения NCERT для класса 6
      • Решения NCERT для математики класса 6
      • Решения NCERT для науки класса 6
      • Решения NCERT для класса 6 по социальным наукам
      • Решения NCERT для класса 6 Английский язык
    • Решения NCERT для класса 7
      • Решения NCERT для математики класса 7
      • Решения NCERT для науки класса 7
      • Решения NCERT для социальных наук класса 7
      • Решения NCERT для класса 7 Английский язык
    • Решения NCERT для класса 8
      • Решения NCERT для математики класса 8
      • Решения NCERT для науки 8 класса
      • Решения NCERT для социальных наук 8 класса ce
      • Решения NCERT для класса 8 Английский
    • Решения NCERT для класса 9
      • Решения NCERT для класса 9 по социальным наукам
    • Решения NCERT для математики класса 9
      • Решения NCERT для математики класса 9 Глава 1
      • Решения NCERT для математики класса 9, глава 2
      • Решения NCERT
      • для математики класса 9, глава 3
      • Решения NCERT для математики класса 9, глава 4
      • Решения NCERT для математики класса 9, глава 5
      • Решения NCERT
      • для математики класса 9, глава 6
      • Решения NCERT для математики класса 9, глава 7
      • Решения NCERT
      • для математики класса 9, глава 8
      • Решения NCERT для математики класса 9, глава 9
      • Решения NCERT для математики класса 9, глава 10
      • Решения NCERT
      • для математики класса 9, глава 11
      • Решения
      • NCERT для математики класса 9 Глава 12
      • Решения NCERT
      • для математики класса 9 Глава 13
      • NCER Решения T для математики класса 9 Глава 14
      • Решения NCERT для математики класса 9 Глава 15
    • Решения NCERT для науки класса 9
      • Решения NCERT для науки класса 9 Глава 1
      • Решения NCERT для науки класса 9 Глава 2
      • Решения NCERT для науки класса 9 Глава 3
      • Решения NCERT для науки класса 9 Глава 4
      • Решения NCERT для науки класса 9 Глава 5
      • Решения NCERT для науки класса 9 Глава 6
      • Решения NCERT для науки класса 9 Глава 7
      • Решения NCERT для науки класса 9, глава 8
      • Решения NCERT для науки класса 9, глава 9
      • Решения NCERT для науки класса 9, глава 10
      • Решения NCERT для науки класса 9, глава 12
  • .

    Смотрите также