Главное меню

Сколько арматуры нужно


ленточного, плитного типа и столбчатого

Мероприятиям по возведению любого здания предшествуют проектные работы, в процессе которых определяется тип фундаментной базы и необходимое количество материалов для ее сооружения. Важной частью фундамента является арматурный каркас. Он повышает прочность основания, демпфирует растягивающие усилия и изгибающие нагрузки, а также предотвращает образование трещин. Для выполнения работ необходимо понимать, сколько арматуры нужно для армирования ленточного фундамента, а также для столбчатого и плитного основания. Разберемся с особенностями вычислений.

Расход арматуры на армирование ленточного фундамента

Готовимся выполнить расчет количества арматуры для фундамента – важные моменты

Планируя постройку частного дома, следует обратить особое внимание на конструкцию арматурной решетки, воспринимающую значительные нагрузки на фундамент. Квалифицированно разработанная схема силовой решетки и применение оптимального сечения арматуры позволяет обеспечить требуемый запас прочности фундаментной базы, а также ее продолжительный ресурс использования.

Самостоятельно рассчитать арматуру на фундамент можно различными способами:

Фундаментная основа, воспринимает нагрузку от массы здания и равномерно распределяет ее на опорную поверхность почвы.

Возведение зданий осуществляется на различных типах оснований:

Расчет арматуры для ленточного фундамента

 

До начала вычислений следует разобраться с конструкцией силового каркаса, который состоит из следующих элементов:

Для каждого вида основания применяется своя схема армирования фундамента, которая зависит от следующих факторов:

Применяется арматура, имеющая ребристую поверхность, которая отличается:

Укладка арматуры в ленточный фундамент

Для различных фундаментов на основании вычислений определяются следующие сведения:

Важно правильно выполнить расчет. Арматура для фундамента в этом случае обеспечит необходимый запас прочности. Рассмотрим, какие необходимы исходные данные для расчетов, а также изучим методику выполнения вычислений для различных типов фундаментов.

Расчет количества арматуры для ленточного фундамента

Основание ленточного типа обеспечивает повышенную устойчивость строений на различных почвах. Конструкция представляет собой бетонную ленту, повторяющую контур здания и расположенную под капитальными стенами. Усиление стальной арматурой повышает прочностные характеристики бетонной основы и положительно влияет на ее долговечность. Для сооружения пространственной решетки можно использовать арматуру диаметром 10 мм.

Исходные данные для выполнения расчетов:

Сколько арматуры нужно для фундамента

Рассмотрим порядок вычислений:

  1. Рассчитайте общую длину ленточного контура.
  2. Вычислите количество элементов в поясах.
  3. Определите метраж горизонтальных стержней.
  4. Вычислите потребность в вертикальных прутках.
  5. Рассчитайте длину поперечных перемычек.
  6. Сложите полученный метраж.

Зная общее количество стыковых участков, можно вычислить потребность в вязальной проволоке.

Расчет количества арматуры на фундамент плитного типа

Фундамент плитной конструкции применяется для строительства жилых зданий на пучинистых грунтах. Для обеспечения прочностных характеристик применяются арматурные стержни диаметром 10–12 мм. При повышенной массе строений диаметр прутков следует увеличить до 1,4–1,6 см.

Рассчитать количество арматуры для фундамента плитной конструкции можно, используя следующую информацию:

Схема армирования монолитной плиты фундамента

Для определения потребности в арматуре выполните следующие операции:

  1. Определите количество горизонтальных прутков в каждом ярусе.
  2. Вычислите общий метраж арматурных стержней, формирующих ячейки.
  3. Прибавьте суммарную длину вертикальных опор, объединяющих ярусы.

Сложив полученные значения, получим общую потребность в арматуре. Зная количество стыков, несложно определить необходимый объем стальной проволоки.

Как рассчитать арматуру на фундамент столбчатой конструкции

Основание столбчатого типа широко применяется для строительства различных зданий. Оно состоит из железобетонных опор квадратного и круглого сечения, установленных в углах строения, а также в точках пересечения капитальных стен и внутренних перегородок. Для повышения прочности опорных элементов применяются ребристые стержни сечением 1–1,2 см.

Рассчитать количество арматуры на фундамент столбчатого типа несложно, учитывая следующие данные:

Алгоритм расчета расхода арматуры фундамента

Алгоритм расчета:

  1. Определите длину вертикальных стержней в одной опоре.
  2. Вычислите метраж элементов поперечной обвязки одного каркаса.
  3. Рассчитайте общую длину, сложив полученные значения.

Умножив результат на количество опор, получим общую длину арматуры.

Как посчитать арматуру для фундамента – пример вычислений

В качестве примера рассмотрим, сколько нужно арматуры для фундамента 10х10, сформированного в виде монолитной железобетонной ленты.

Для выполнения вычислений используем следующую информацию:

Расход арматуры для ленточного фундамента

Алгоритм расчета:

  1. Определяем периметр фундаментной основы здания, сложив длину стен – (10+10)х2=40 м.
  2. Вычисляем количество горизонтальных элементов в одном поясе, умножив периметр на количество стержней в одном ярусе – 40х3=120 м.
  3. Общая длина продольных прутков определяется умножением полученного значения на количество ярусов 120х2=240 м.
  4. Рассчитываем количество вертикальных элементов, установленных по 10 пар на каждую сторону 10х2х4=80 шт.
  5. Суммарная длина вертикальных стержней составит 80х0,8=64 м.
  6. Определяем длину перемычек размером по 0,6 м каждая, установленных на двух поясах (по 20 на сторону) – 10х2х4х0,6=48 м.
  7. Сложив длину арматурных стержней, получим общий метраж 240+64+48=352 м.

Определить длину стальной проволоки несложно. Количество соединений, умноженное на длину одного куска проволоки, равную 20–30 см, даст искомый результат.

Подводим итоги – насколько необходим расчет арматуры на фундамент

Планируя строительство дома, бани или дачного строения, несложно определить потребность в арматуре своими руками. Пошаговые инструкции позволят на калькуляторе рассчитать метраж стержней для изготовления арматурной решетки, усиливающей основу здания. Зная, как рассчитать арматуру, можно самостоятельно выполнить вычисления, не прибегая к помощи сторонних специалистов. Правильно выполненные расчеты обеспечат прочность фундаментной основы, устойчивость здания, а также длительный ресурс эксплуатации.

Как подсчитать сколько арматуры нужно на фундамент

Перед тем как заказывать арматуру у поставщика, цены которого показались наиболее приемлемыми, необходимо скрупулезно рассчитать требуемый метраж на фундамент. Ниже мы покажем, насколько просто с этим можно справиться, и рассмотрим расчет для различных типов оснований.

Количество арматуры для разных фундаментов

Очевидно, что типы железобетонных оснований различаются не только по объему бетона, но и по метражу арматурных стержней для металлического каркаса фундамента. Больше всего прутьев потребуется на плитный фундамент, далее идут ленточные и свайные буронабивные фундаменты.

Рассмотрим случай, когда фундамент для дома имеет размеры в плане 6 × 6 м, и проведем расчет метража арматуры.

Метраж на ленточный фундамент

Для вязки арматурного каркаса ленточного фундамента обычно используются гладкие стержни и стержни с периодическим профилем. Метраж их будет напрямую зависеть от ширины и длины ленты, а также периметра основания. Предположим, что в нашем случае ширина ленты составляет 300 мм, высота – 1 000 мм. Шаг между монтажной (гладкой) арматурой выбираем равным 500 мм. Какая арматура нужна для фундамента – это уже вы сами определяйтесь, исходя из нагрузок и показателей грунта.

Считаем общую длину ленты под дом 6 × 6 м (с поправкой в большую сторону – без учета толщины ленты):
6 × 4 = 24 м.
Считаем метраж прутьев периодического профиля (ребристой) при условии, что лента будет состоять из двух поясов по два стержня в каждом:
24 × 2 × 2 = 96 м.
Учитываем, что в угловой части фундамента прутья придется изгибать и делать выпуски в перпендикулярную ленту длиной 0,5 м. Итого на каждый угол придется 4 м таких выпусков, или 16 м всего на весь фундамент. Прибавляем это количество к метражу ребристых прутьев и получаем метраж арматуры периодического профиля на фундамент:
96 + 16 = 112 м.
Теперь необходимо подсчитать, сколько нужно гладких прутьев. Для этого находим количество сопряжений арматуры с учетом принятого шага в 500 мм:
24/0,5 = 48 шт.
Определяем сумму вертикально и горизонтально ориентированной поперечной арматуры (с запасом – без учета толщины защитного слоя):
(0,3 + 1) × 2 = 2,6 м.
Определяем общий метраж гладких прутьев:
2,6 × 48 = 124,8 м ≈ 125 м.
Итого на данный фундамент потребуется 112 м прутьев периодического профиля, 125 м – гладких.

Метраж на плитное основание

На плитный фундамент в основном идет ребристая арматура (диаметр арматуры для фундамента в расчетах расхода материала роли не играет) – формируются две сетки с ячейками 200 × 200 мм.

Для начала определяем количество продольных и поперечных прутьев (в нашем случае оно одинаково):
6/0,2 = 30 шт.
Общее количество прутьев на одну сетку будет больше в 2 раза:
30 × 2 = 60 шт.
Длину прутьев принимаем равной 6 м (с запасом – не учитывая величину защитного слоя бетона), поэтому метраж арматуры на одну сетку составит:
60 × 6 = 360 м.
Соответственно, на весь фундамент (2 сетки) прутьев потребуется вдвое больше:
360 × 2 = 720 м.
Расстояние между сетками можно выдерживать специальными штучными элементами, а не монтажной арматурой, – так удобнее.

Метраж для буронабивных свай

Предположим, что мы будем использовать сваи диаметром 200 мм и длиной 1,5 м. Шаг между опорами составит 1,5 м. Свая будет армироваться тремя прутами рабочей арматуры и двумя хомутами из гладкой. Выпуски, используемые для связи свай с железобетонным ростверком, принимаем длиной 300 мм.

Рассчитываем требуемое количество свай, учитывая полученную ранее величину периметра основания (24 м) и шаг между опорами:
24/1,5 = 16 шт.
Считаем, сколько нужно ребристых стержней на одну сваю:
(1,5 + 0,3) × 3 = 5,4 м.
На все сваи уйдет:
5,4 × 16 = 86,4 м ≈ 87 м прутьев периодического профиля.
Для формирования каркаса будут использоваться гладкие прутья, согнутые в окружность. Считаем длину этой окружности (с запасом – по диаметру сваи):
3,14 × 0,2 = 0,628 м.
Таких хомутов на одну сваю потребуется как минимум два:
0,628 × 2 = 1,256 м.
На все 16 буронабивных свай гладких прутьев потребуется:
1,256 × 16 = 20,096 м ≈ 20 м.
Итого на выбранный нами фундамент необходимо 87 м прутьев периодического профиля, 20 м – гладких.

В заключение статьи

Казалось бы, узнать требуемое количество арматуры – очень просто! Но будьте внимательны при расчетах, несколько раз перепроверьте свои вычисления! Гораздо дешевле сразу заказать необходимый метраж, чем потом докупать.

Загрузка...

Расход арматуры на 1 м3 бетона


Бетон — очень прочный материал, который с лёгкостью противостоит нагрузкам, действующим на него сверху – он не подвержен сжатию. Но в процессе эксплуатации на фундамент влияют еще и силы растяжения, которым он противостоять не может. Армирование нужно для того, чтобы укрепить бетонное основание и защитить его от растяжения и разрушения. Важно верно рассчитать количество стройматериала, которое потребуется для укрепления фундаментальной опорной части, а для этого нужно знать расход арматуры на 1 м³ бетона.

Факторы, влияющие на расходование материала

Расход арматуры на куб бетона и на армирование всего фундаментального основания в целом зависит от нескольких немаловажных факторов:

Содержание арматуры в 1 м3 бетона

А также влияет тип фундамента – для каждого вида есть примерные (ориентировочные) показатели затрат арматуры на куб бетона:

Параметры гладкой арматуры А1

Варианты подсчета нормы

Выполнить расчёт расхода арматуры на куб бетона несложно. Между рядами несущей конструкции при устойчивом грунте (не подверженном плавучести и вспучиванию) расстояние может составлять 20–30 сантиметров. От всех краёв необходимо отступить по 5 сантиметров, чтобы раствор полностью скрывал каркас и защищал от его влияния окружающей среды (от коррозии). Для поперечных полос армирующего каркаса в целях экономии выбирают продукцию наименьшего диаметра и стоимости.

Поведение бетонных конструкций без арматуры под действием нагрузок

Пример проведения расчетов №1 (1 м³)

Расчёт расхода арматуры диаметром 12 миллиметров для горизонтальных рядов:

Вычисление расхода арматуры для поперечных горизонтальных и вертикальных элементов, выполненных из материала толщиной 8 мм:

Расчет арматуры для свайного фундамента

Вывод: для укрепления бетонного блока размером 1 м³ понадобится 14,4 двенадцатимиллиметровой и 28,8 метра восьмимиллиметровой арматуры.

Для расчёта общего количества стройматериала, необходимого для укрепления конкретного фундамента, нужно знать его тип и точные размеры.

Пример проведения расчетов №2 (ленточный образец)

Вычисление количества металлопродукции для укрепления ленточного фундамента шириной 40, периметром 3000 (9*6), высотой 100 сантиметров:

Расчет арматуры

Вывод: для укрепления ленточного фундамента шириной 40, а глубиной 100 сантиметров для дома 6*9 понадобится 240 десятимиллиметровой и 300 метров шестимиллиметровой металлопродукции.

Схема монтажа фундамента

Перевод погонных метров в тонны

Чтобы перевести погонный метраж в килограммы или тонны нужно обладать информацией о том, сколько весит 1 метр данной металлопродукции определённого диаметра. Самые распространённые виды имеют следующие показатели:

Расчет веса арматуры

Показатели массы элемента, повышающего прочность, для 1 м³:

Показатели массы металлоизделия для ленточного фундамента (из примера №2):

Расчёт арматуры для ленточного фундамента

Рассчитать, сколько понадобится материалов для создания армирующей несущей конструкции любого фундамента не составит труда, если знать обозначенные выше принципы. Это нужно для того, чтобы приобрести достаточное количество стройматериалов и избежать лишних затрат.

Видео по теме: Как рассчитать расход арматуры


Калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента

При планировании любого фундамента, и плитного – в частности, важно заранее определиться с необходимым количеством материалов для его возведения. Обязательным условием всегда является качественное армирование, которое в данном случае чаще всего представляет собой решетчатую конструкцию из перпендикулярно увязанных прутов с периодическим рельефом, диаметром от 10 мм и выше. 

Калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундаментаКалькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента

Армирование при толщине плиты 150 мм и менее выполняется в один ярус, расположенный по центру. Однако чаще приходится сталкиваться с плитами большей толщины, и здесь уже необходимо двухъярусная конструкция. Материала потребуется немало, и в вопросах планирования такого приобретения хорошим помощником станет калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента.

Цены на арматуру

арматура

Несколько необходимых разъяснений по порядку проведения вычислений – приведены ниже.

Калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента

Перейти к расчётам

Пояснения по проведению расчетов

кф6Как определиться с оптимальным диаметром прутьев армирования и шагом их укладки?

Для этого на страницах нашего портала размещен специальный калькулятор расчета диаметра арматуры для плитного фундамента – при необходимости, перейдите по указанной ссылке.

кф8Необходимо перевести рассчитанное количество в килограммы и тонны?

Некоторые фирмы, реализующие металлопрокат, публикуют свои прайс-листы с ценами, выраженными в стоимости тонны металла. Ничего страшного – специальный калькулятор поможет быстро пересчитать необходимое количество арматуры в его весовой эквивалент.

Расчёт количества арматуры для разных типов фундамента

Использование арматуры, особенно при заливке фундамента дома, особенно необходимо. Данный строительный материал позволяет уплотнить бетон и увеличить его технические характеристики, первой из которых является прочность. Для экономии арматуры следует знать, как правильно производить расчёт арматуры для фундамента.

Расчёт арматуры для ленточного фундамента

Ленточный фундамент дома применяется чаще чем плитовой, из-за следующих своих преимуществ:

Но для того, чтобы ленточный фундамент был смонтировав правильно, необходимо знать 2 основных параметра: диаметр продольных и поперечных арматурных стержней, а также их общее количество (с небольшим запасом).

Как правильно рассчитать диаметр продольной арматуры

Расчёт арматуры для ленточного фундамента дома подразумевает использование основного нормативного документа – СНиП 52-01-2003, в котором указано, что содержание продольной арматуры в железобетонном элементе должно составить не менее 0.1%. Т.е. совокупная площадь сечения прутьев арматуры должна быть не менее 0.1% от рабочей площади поперечного сечения железобетонного элемента.

Видеоролик на Youtube:

Правильный расчёт площади поперечного сечения железобетонной ленты следующий: необходимо ширину конструкции умножить на её высоту. Пример: при ширине фундамента дома 50 см и высоте 1 м, его площадь сечения составит 5000 см2. Теперь следует вспомнить СНиП 52-01-2003 и разделить полученное число на 1000, чтобы найти параметр для дальнейшего расчета. Ответ: 5 см2. Многие строители, даже с большим опытом работы, просто выбирают диаметр арматуры «на глазок», и чаще всего это оказываются стержни 8 или 10 мм. Но это неправильно, необходимо использовать установленные нормативными документами формулы и примеры расчётов.

Полезный калькулятор для расчёта ленточного фундамента: http://stroy-calc.ru/raschet-lentochnogo-fundamenta.

Теперь следует воспользоваться удобной таблицей:

Сверху указано количество стержней. Основное тело таблицы – площадь поперечного сечения арматуры (0.1% от площади поперечного сечения ленты фундамента). Совместив количество стержней и параметр площади сечения, в правой колонке узнаём необходимое сечение арматуры.

При заливке фундамента очень часто применяют стандартную схему монтажа с четырьмя арматурными прутьями. Из таблицы можно почерпнуть все необходимые данные и даже узнать расход арматуры на 1м3 бетона: 4 прутка с площадью поперечного сечения не менее 4 мм2, должны иметь диаметр 12 мм. Если взглянуть немного ниже, то можно использовать и 2 прутка, но тогда диаметр каждого из них должен составлять не менее 16 мм, что будет крайне расточительно.

Удобный калькулятор для ленточного фундамента: http://obystroy.com/kalkulyator-rascheta-kolichestva-betona-lentochnogo-fundamenta

На сегодняшний день, большинство строительных компаний не используется арматуру диаметром 8 мм при заливке бетона, пользуясь простыми расчётами:

Подбирать диаметр для поперечных стержней ленточного фундамента следует точно также, как и для продольных. Никаких серьёзных особенностей в данном процессе не существует.

Расчёт общего количества арматуры для ленточного фундамента

При армировании фундамента и заливке бетона, прутья укладываются внахлёст, что обязательно следует учитывать при расчёте общего количества материала. Нижеприведённая схема точно отображает готовую конструкцию:

Сверху указана простая формула расчёта нахлёста арматуры. Диаметр прута необходимо умножить на 30. Ответом будет длина нахлёста.

Обозначения на схеме указывают на то, что нахлёст продольных прутьев должен составлять не менее 30 их диаметров. Например, диаметр одного прута составляет 8 мм, это значит, что нахлёст арматуры необходимо делать не менее чем 24 см.

Чтобы рассчитать количество материала при заливке бетона, следует привести простой пример. Ширина фундамента составляет 6 м, его длина – 12 м. Общая длина основания: складываем 6 м и 12 м, и умножаем на 2, ответом является 36 м. Фундамент простой и для армирования используются 4 прута, поэтому 36 м надо умножить на 4, ответ – 144 м. Такой расчёт несложный и его можно произвести за короткий временной промежуток. Более проблемно рассчитать тот самый нахлёст одного арматурного прута на другой.

Самым правильным способом расчёта нахлёста является составление схемы армирования, после чего следует посчитать все места стыков и умножить их на 30 диаметров прутьев. Помимо того, что данный способ правильный, он ещё достаточно трудоёмкий и требует массу времени, ведь таких стыков даже в фундаменте 6*12 будет огромное количество. Поэтому стараются сократить время расчётов и просто прибавить 15 % прутьев к общей длине армированной конструкции.

Расчёт количества продольных и поперечных стержней

Расход арматуры на куб бетона также требует такого параметра как сечение ленты фундамента. Пусть ширина будет 0.3 метра, а длина 0.8 метра. Данные значения являются реальными, но для них следует предусмотреть определенный запас. Поэтому ширина станет 0.35 метра, а длина 0.9 метра. Общая длина арматурного прута для такой конструкции составляет 2.5 метра.

Площадь сечения верхнего или нижнего пояса можно узнать по формуле: ширину ленты умножить на её высоту и на коэффициент 0.001. Получившуюся цифру найти из таблицы (значение ниже полученного указывать не следует). Верхней цифрой является необходимое количество прутов для фундамента. Слева – диаметр одного прутка. Справа – масса одного метра выбранной арматуры.

Зачем следует делать такой запас? Для большей устойчивости армированного каркаса, его немного вбивают в землю. Поэтому запас арматуры позволяет надёжно зафиксировать конструкцию и исключить её движение при заливке бетона. Расчёт одной стороны составит: 0.3 м умножить на 2 и сложить с длиной (0.9 м также умножить на 2).

На самой длинной стороне фундамента, которая составляет 12 м, необходимо разместить 6 таких конструкций. Таких сторон две, поэтому количество конструкций также следует умножить в 2 раза и получится 12 штук. Для широкой стороны фундамента потребуется не менее 10 арматурных прямоугольников, соответственно, для двух сторон – 20 штук, а общее количество 32 штуки.

Осталось длину одного арматурного прямоугольника перемножить на их общее количество, и ответом будет 80 м. Расчёт каркаса достаточно прост, и требует совсем небольшого количества времени, достаточно только набить руку.

Расчет количества арматуры для плитного фундамента

Плитный фундамент используется в тех местах, где необходима минимизация земельных работ. Для данной разновидности фундамента вполне достаточно полуметрового котлована, но необходимы такие строительные материалы как гидроизоляция, утеплители различного рода и небольшой слой песка.

Узнав диаметр арматуры или её сечение, данные необходимо подставить в таблицу, которая покажет не только вес одного метра материала, но и метраж в одной тонне, что очень удобно при расчётах общего количества.

Расход арматуры и расчёт её диаметра производится согласно следующих нормативных документов:

Критерии выбора диаметра арматуры для плитного фундамента следующие:

Удобный калькулятор для расчёта монолитной плиты: https://wpcalc.com/slab-foundation/

При расчёте количества материала для плитного фундамента следует помнить, что самым оптимальным является шаг в 20 см. Зная шаг, остаётся общую ширину монолитной конструкции поделить на данную цифру. Пример: ширина плиты составляет 8 м, необходимо разделить её на 0,2 м и получим количество 40, которое теперь следует удвоить (если ширина конструкции равна её длине), соответственно – 80 штук. Если стороны не совпадают, то их расчёт надо делать отдельно.

Видеоролик на Youtube:

Для определения общей длины арматурных стержней, их количество следует умножить на длину одной штуки: 80 штук умножить на 6 м (наиболее длинная арматура). Ответ: 480 м арматуры для плиты.

Сколько арматуры на 1 м3 бетона для фундамента: расход, норма

При возведении крупных промышленных и жилых строительных объектов вопроса о том, сколько арматуры требуется на заливку 1 м3 бетона, не возникает: нормы ее расхода регулируются соответствующими ГОСТами (5781-82, 10884-94) и изначально закладываются в проект. В частном строительстве, где мало кто обращает внимание на требования нормативных документов, придерживаться норм расхода арматурных изделий все-таки следует, так как это позволит создать надежные бетонные конструкции, которые прослужат вам долгие годы. Для определения таких норм можно воспользоваться несложной методикой, позволяющей вычислить их с помощью несложных расчетов.

Арматурный каркас напрямую определяет эксплуатационные характеристики фундамента

Использование железобетонных конструкций в частном строительстве

Цемент, как всем хорошо известно, является материалом, без которого нельзя обойтись в строительстве. То же самое можно сказать и о железобетонных конструкциях (ЖБК), создаваемых посредством армирования цементного раствора металлическими прутками для повышения его прочности.

Как в капитальном, так и в частном строительстве могут использоваться и монолитные, и сборные ЖБК. Наиболее распространенными типами последних являются фундаментные блоки и готовые плиты перекрытия. В качестве примеров монолитных конструкций, выполненных из железобетона, можно привести заливной фундамент ленточного типа и цементные стяжки, которые предварительно армируются.

Строительство ленточного фундамента

В тех случаях, когда строительство выполняется в местах, куда затруднена подача подъемного крана, плиты перекрытия также могут выполняться монолитным способом. Поскольку такие ЖБК являются очень ответственными, то при их заливке следует строго соблюдать расход арматуры на куб бетона, оговоренный в вышеуказанных нормативных документах.

Монтаж конструкций из арматуры в условиях частного строительства лучше всего выполнять при помощи вязальной проволоки из стали, так как использование для этих целей сварки может не только ухудшить качество и надежность создаваемого каркаса, но и увеличить стоимость выполняемых работ.

Дорогостоящий пистолет для вязки арматуры успешно заменяется самодельным крючком, согнутым из проволоки и закрепленным в патроне шуруповерта

Как определить расход арматуры

Нормы расхода арматурных элементов, рассчитываемые на м3 конструкций из железобетона, зависят от целого ряда факторов: назначения таких конструкций, используемых для создания бетона цемента и добавок, которые в нем присутствуют. Такие нормы, как уже говорилось выше, регулируются требованиями ГОСТов, но в частном строительстве можно ориентироваться не на этот нормативный документ, а на Государственные элементарные сметные нормы (ГЭСН) или на Федеральные единичные расценки (ФЕР).

Так, согласно ГЭСН 81-02-06-81, для армирования монолитного фундамента общего назначения, объем которого составляет 5 м3, нужно использовать 1 тонну металла. При этом металл, под которым и подразумевается арматурный каркас, должен быть равномерно распределен по всему объему бетона. В сборнике ФЕР, в отличие от ГЭСН, средний расход арматуры в расчете на 1 м3 бетона приводится для конструкций различных типов. Так, по ФЕР, для армирования 1м3 объемного фундамента (до 1 м в толщину и до 2 м в высоту), в котором имеются пазы, стаканы и подколонники, нужно 187 кг металла, а для бетонных конструкций плоского типа (например, бетонного пола) – 81 кг арматуры на 1 м3.

Расчетная масса 1 м стальной арматуры

Удобство использования ГЭСН заключается в том, что с помощью этих нормативов можно также определить точное количество раствора бетона, используя для этого коэффициенты, учитывающие трудно устранимые отходы арматуры, которая в таком растворе будет содержаться.

Однако, конечно, определить более точное количество арматуры, которое вам потребуется для бетона фундамента или перекрытия, позволяют вышеуказанные ГОСТы.

Минимальные нормативные диаметры арматуры

Параметры арматуры в зависимости от ее диаметра

Количество арматуры для укрепления фундамента

Для того чтобы определить количество арматуры, которое необходимо для укрепления бетона, требуется учесть следующие данные:

Принцип армирования ленточного фундамента

Для армирования фундаментов плитного и ленточного типов преимущественно применяются изделия с ребристым профилем класса A-III и размерами поперечного сечения не меньше 10 мм. В качестве элементов для соединения каркасных решеток допускается использование арматуры гладкого типа и меньшего сечения. Бетон монолитного фундамента для тяжелых строений армируется прутками большего сечения – 14–16 мм.

Арматурный каркас состоит из нижнего и верхнего поясов, в каждом из которых прутки укладываются таким образом, чтобы размер формируемых ячеек составлял приблизительно 20 см. Пояса соединяются между собой вертикальными прутьями, которые фиксируются при помощи вязальной проволоки. Высота и площадь фундамента позволит вам определить, сколько метров арматуры вам потребуется для укрепления бетона. Зная расход арматуры на 1 м3 вашей ЖБК, вы сможете подобрать размер поперечного сечения прутков, который будет зависеть от толщины фундамента.

Схема раскладки арматуры ленточного фундамента

После того как вы определите, сколько арматуры вам будет нужно, вы должны распределить конструкцию из нее таким образом, чтобы на 1 м3 бетона приходилось требуемое количество массы металла. Создавая арматурный каркас, следует обращать внимание на то, чтобы все его элементы были покрыты слоем бетона толщиной не меньше 50 мм.

Определить, сколько нужно арматуры для укрепления ленточного фундамента, несколько проще, чем для более массивных конструкций из бетона. В этом случае также следует придерживаться норм, оговоренных в ФЕР – 81 кг металла на 1 м3 раствора бетона. Ориентироваться следует на размеры вашего ленточного фундамента. Например, если его ширина не превышает 40 см, то на формирование одного армирующего пояса можно пустить два прута с поперечным сечением 10–12 мм. Соответственно, если ширина больше, то и количество арматурных прутков в ряду следует увеличить.

Расчетные площади пеперечного сечения в зависимости от количества стержней

Для фундаментов, глубина которых не превышает 60 см, арматурный каркас создают из двух уровней. Если глубина больше, то количество уровней каркаса рассчитывают так, чтобы они располагались на расстоянии 40 см друг от друга. Для соединения армирующих поясов между собой, как уже говорилось выше, используются вертикальные перемычки, которые монтируют по всей длине каркаса, располагая их с шагом 40–50 см.

Способы армирования углов

Составив несложный чертеж вашего будущего армирующего каркаса и проставив на нем все размеры, вы сможете легко рассчитать, сколько всего метров прутков определенного диаметра вам будет нужно. Вычислив общую длину прутков, вам нужно будет разделить ее на стандартную длину арматуры (5 или 6), и вы узнаете, сколько таких прутков надо приобрести.

Если вы собираетесь заливать ленточный фундамент для легкого строения, а почва на вашем участке крепкая, то для укрепления бетона можно использовать арматуру сечением и до 10 мм, создавая из нее каркас по описанной выше методике.

Оценка статьи:

Загрузка...

Поделиться с друзьями:

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 либо вознаграждение, либо 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 творческие способности машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением запускается 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 ИИ в нарды 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 избегал бы жесткой привязки всего, что связано с задачей, и позволял 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 понять, как затормозить или избежать столкновения в безопасных условиях, где даже тысяча автомобилей принесет в жертву минимальные затраты. 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 (читать 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, так как модели созданы не для того, чтобы придерживаться «чистого типа», а для выполнения задачи наиболее эффективным способом. Итак, «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 гауссовский шум

С точки зрения ИИ, одна модель выполняла одну задачу с уточненным и нормализованным набором данных. Чтобы узнать больше об этой 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 потрясающие результаты, по масштабу они не подходят человеческому мозгу. 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 не допустить использования 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 будет 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 глазури. 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. Как машинное обучение улучшило качество машинного перевода, было описано в The New York Times.

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 является творчеством.Это уже происходит: теперь знаменитая AlphaGo от 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.

.

Чего ожидать от обучения с подкреплением? | Мориц Кирште

Обучение с подкреплением - это сквозное

Помните ли вы три основные проблемы, связанные с имитационным обучением?
Первую проблему можно решить, предоставив вашей системе возможность самостоятельно решать, какое действие потребуется для достижения прогресса. При этом исчезает и вторая проблема только потому, что она больше не имитирует и учится сама по себе, оценивая более высокую цель вознаграждения (третья проблема предвидения).

Чтобы подчеркнуть, что: он учится так же, как человек, который изначально изучил задачу, но начиная с самого первого начала. Первые несколько часов обучения будут буквально означать просто сбор данных путем случайных действий, и, надеюсь, мы сделаем что-то отличное (определяемое функцией вознаграждения), чтобы мы могли научиться укреплять это поведение, которое должно стать более вероятным в будущих итерациях.

Это можно сравнить с методом проб и ошибок в обучении новорожденного ребенка, который на самом деле не знает своих собственных возможностей.Его способ справиться с этой ситуацией - исследовать окружающую среду, ползая и плача, что в настоящее время для него лучший выбор.

Обратите внимание, что по мере того, как мы станем лучше, нам придется продолжать не только предпринимать те действия, которые были многообещающими в прошлых итерациях, но также рассматривать новые необычные действия. Это называется компромиссом между эксплуатацией и исследованием, при котором в таких алгоритмах, как ε-greedy, небольшой процент отводится случайным действиям. Это момент, когда большинство людей останавливаются, заявляя: «Это хорошо работает, так зачем что-то менять?».Всегда есть лучшее решение, его изучение требует времени, затрат и усилий…

Определения

Цикл обучения с подкреплением, слегка улучшенный из курса DeepRL Сергея Левина

Я не хочу вас путать, поэтому я быстро пойду рассмотрим здесь основные технические термины и кратко проясним весь процесс цикла в обучении с подкреплением.

В основном задействованы всего две стороны: среда и агент . Среда предоставляет агенту подходящее наблюдение текущего состояния (e.г. изображение, видео, сенсорные данные и т. д.), которые обрабатываются агентом с помощью политики (например, сверточной нейронной сети), выводящей наиболее вероятное действие в этом текущем состоянии, которое затем может быть выполнено агентом в своей среде. Окружение теперь отвечает сигналом reward , оценивающим качество этого шага. Это может быть положительный сигнал для поощрения определенного поведения или отрицательный для наказания за плохие решения. Конечно, весь процесс повторяется до тех пор, пока либо эпизод не завершится достижением цели, либо мы не достигнем верхнего предела.Некоторые алгоритмы зависят от данных, собранных во время всего этого эпизода, например Policy Gradient , другим просто нужно изучить пакет { state , action , reward , next state }.

А какие критерии оптимизации?

Это просто максимизация суммы всех ожидаемых будущих наград в данном эпизоде.

Один пакет данных { s , a , r , s ’}.Изображения пейзажа от NVIDIA

Здесь этот пакет данных визуализирован графически. Важно отметить, что теперь нам нужен непрерывный поток данных. Так что однократный процесс маркировки данных, как это делается в Imagenet, больше не имеет ценности. Это потому, что нам нужно будет собирать данные даже по этим регионам, алгоритм даже не знает вначале, что такой регион может существовать. Как ребенок, который не знает, как весело играть с игрушкой, пока в конце концов не найдет ее. Или автомобиль, который не знает, что он должен осознавать риск скольжения во время снегопада, пока не попадет в такую ​​ситуацию.

Вот почему среда является неотъемлемой частью разработки алгоритма и не может быть предварительно вычислена, как в контролируемом обучении.

Q-Learning

Q-Learning - один из самых известных конкретных алгоритмов обучения с подкреплением. Он был назван в честь Q-функции, которая оценивает сумму всей будущей награды, выполняя определенное действие в данном состоянии. Обратите внимание, что это не просто дает возможность узнать вне политики, что означает любое { состояние , действие , вознаграждение , следующий состояние } -пакет достаточно вместо одного целого эпизода, содержащего несколько кроме того, это также снижает дисперсию: благодаря вычислению Q-функции алгоритм не полагается только на информацию одного эпизода.Вместо этого он предпочитает, чтобы те шаги, которые превратились в похожих ситуациях, а не в нескольких эпизодах, были хорошими. Один эпизод сам по себе всегда каким-то образом необычен и ошибочен, но в сумме подчеркивается их основная общая закономерность.

А как вообще тренировать эту Q-функцию?

Уравнение Беллмана: Q (s, a) = r + γ * max Q (s ', a')

Q-функция, выводящая все будущие награды, может быть представлена ​​в виде огромной таблицы с состояниями в виде строк и действия в виде столбцов или нейронной сети.

Абстрактно говоря, обучение может быть таким простым, как показано на рисунке выше: добавьте к текущему вознаграждению за пакет данных Q-значение следующего состояния (при условии, что вы всегда будете предпринимать наилучшие действия в соответствии с Q-значением) и это по определению текущее значение Q-Value. А теперь постарайтесь максимально увеличить эту награду.

Коэффициент дисконтирования γ от его имени гарантирует, что алгоритм предпочитает достижение определенного вознаграждения сейчас, а не такое же вознаграждение за два или более временных шага, поэтому он не достигает цели определенно в какой-то точке бесконечного горизонта, а вместо этого, как только возможно.Умножение коэффициента дисконтирования на каждое рассчитанное значение Q имеет тенденцию к тому, чтобы вознаграждение в будущем было менее выгодным.

Табличный пример Q-Learning: FrozenLake

FrozenLake: Пример кода FrozenLake: Начиная с пластины 1, агент должен найти свой путь к пластине 16, которая вознаграждается одной, избегая смертельных дыр.

В примере FrozenLake агент взаимодействует со своим окружением, получая состояние (от 1 до 16: текущая пластина) и отправляя желаемое действие (рассчитанное с помощью Q-функции), что приводит к определенной награде.

Удаление коэффициента дисконтирования в этом случае приведет к появлению таблицы, содержащей либо 0,00 для лунок, либо 1,00 для оставшихся озер: она учит, как решить задачу без ошибок, но не решить ее как можно скорее, насколько это будет логично для нас, людей.

Более того, в более реалистичном сценарии нельзя просто использовать таблицу, даже если рассматривать изображения как входные состояния или даже непрерывные состояния. Вот тут и появляются нейронные сети.К сожалению, в этой ситуации не гарантируется, что она сойдется, однако на практике это часто бывает.

Скорее полезной, чем наш игрушечный пример, является игра под названием Breakout:

Q-обучение в Breakout: 1-й против 7000-го [~ 4 часа] против 9000-го [~ 10 часов] эпизодов

Четыре десятилетия назад Стив Джобс и Воз запрограммировали Breakout в Atari за четыре ночи, используя всего 42 TTL-чипа. Представляли ли они тогда, что теперь возможно с помощью обучения с подкреплением изучить продвинутую политику, способную самостоятельно наблюдать, как лучше всего играть? Искусственный интеллект, специально не запрограммированный для одной игры и явно не имеющий доступа к внутреннему представлению состояния? Это больше, чем просто знакомство с доступными действиями и поддержание мяча в живых, это стратегия игры: избегание штрафов при ударе по оранжевым блокам (увеличенная скорость) и вершине игры (укороченная ракетка), кажется, вполне срабатывает. хорошо.По крайней мере, в более поздних итерациях…

На основе модели RL

И последнее, но не менее важное, высшая дисциплина, крем-де-ла-крем, все еще отсутствует: мета-обучение. Алгоритм "научиться учиться" по преимуществу! О нет, только не крем. А пока мы будем придерживаться того, чтобы RL на основе моделей было таким же дальновидным, как мета-обучение, но более простым в использовании.

Вместо изучения функции вознаграждения, как в Q-обучении в RL на основе моделей, рассматривается еще более сквозной подход: мечтать о том, какой может быть среда, а затем действовать в соответствии со своей мечтой, насколько это возможно.

.

Обучение с подкреплением - GeeksforGeeks

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением - это область машинного обучения. Речь идет о том, чтобы предпринять подходящие действия для максимального увеличения вознаграждения в конкретной ситуации. Он используется различным программным обеспечением и машинами, чтобы найти наилучшее возможное поведение или путь, которым он должен следовать в конкретной ситуации. Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем тем, что при обучении с учителем данные обучения имеют ключ ответа, поэтому модель обучается с правильным ответом, тогда как в обучении с подкреплением ответа нет, но агент подкрепления решает, что делать. выполнить поставленную задачу.В отсутствие обучающего набора данных он обязательно учится на своем опыте.

Пример: Проблема заключается в следующем: у нас есть агент и награда, а между ними много препятствий. Агент должен найти наилучший путь для получения награды. Следующая проблема более легко объясняет проблему.

На изображении выше показаны робот, алмаз и огонь. Цель робота - получить награду в виде бриллианта и избежать препятствий, связанных с огнем.Робот учится, пробуя все возможные пути, а затем выбирая путь, который дает ему награду с наименьшими препятствиями. Каждый правильный шаг даст роботу награду, а каждый неправильный шаг вычитает награду робота. Общая награда будет рассчитана, когда она достигнет последней награды - бриллианта.

Основные моменты обучения с подкреплением -



  • Входные данные: входные данные должны быть начальным состоянием, из которого модель будет запускаться
  • Вывод: Есть много возможных выходов, поскольку есть множество решений конкретной проблемы
  • Обучение: Обучение основано на вводе. Модель вернет состояние, и пользователь решит вознаградить или наказать модель на основе ее вывода.
  • Модель продолжает учиться.
  • Лучшее решение определяется на основе максимального вознаграждения.

Разница между обучением с подкреплением и обучением с учителем:

.
Обучение с подкреплением Обучение с учителем
Обучение с подкреплением - это последовательное принятие решений. Простыми словами мы можем сказать, что выход зависит от состояния текущего входа, а следующий вход зависит от выхода предыдущего входа При контролируемом обучении решение принимается на начальном входе или на вводе, заданном в начале.
В обучении с подкреплением решение является зависимым, поэтому мы даем метки последовательностям зависимых решений Контролируемое обучение. Решения независимы друг от друга, поэтому каждому решению присваиваются ярлыки.
Пример: шахматы Пример: Распознавание объекта

Типы армирования: Есть два типа армирования:

  1. Положительное -
    Положительное подкрепление определяется как событие, возникающее из-за определенного поведения, увеличивает силу и частоту поведения. Другими словами, это положительно влияет на поведение.

    Преимущества обучения с подкреплением:

    • Максимальная производительность
    • Поддерживать изменения в течение длительного периода времени

    Недостатки обучения с подкреплением:

    • Слишком большое усиление может привести к перегрузке состояний, что может ухудшить результаты
  2. Отрицательное -
    Отрицательное подкрепление определяется как усиление поведения, потому что отрицательное условие остановлено или предотвращено.

    Преимущества обучения с подкреплением:

    • Увеличивает поведение
    • Обеспечение соответствия минимальным стандартам производительности

    Недостатки обучения с подкреплением:

    • Достаточно только для соответствия минимальному поведению

Различные практические применения обучения с подкреплением -

  • RL можно использовать в робототехнике для промышленной автоматизации.
  • RL можно использовать в машинном обучении и обработке данных
  • RL можно использовать для создания обучающих систем, которые предоставляют индивидуальные инструкции и материалы в соответствии с требованиями студентов.

RL может использоваться в больших помещениях в следующих ситуациях:

  1. Модель среды известна, но аналитическое решение недоступно;
  2. Приведена только имитационная модель окружающей среды (предмет оптимизации на основе имитационного моделирования)
  3. Единственный способ собрать информацию об окружающей среде - это взаимодействовать с ней.

Источник: Википедия

Вниманию читателя! Не переставай учиться сейчас.Ознакомьтесь со всеми важными концепциями теории CS для собеседований SDE с помощью курса CS Theory Course по приемлемой для студентов цене и будьте готовы к отрасли.

.

Почему положительное подкрепление важно на рабочем месте? | Малый бизнес

Автор: M.T. Вроблевски Обновлено 24 января 2019 г.

Шотландский философ Джеймс Битти с трудом заметил, что «в любом возрасте и в каждом мужчине есть за что хвалить и винить». Другими словами, люди оказываются перед выбором, когда сталкиваются с человеческим поведением: сделать комплимент или унизить, поддержать или унизить и даже улыбнуться или хмуриться. Люди всегда могут найти что-нибудь приятное, если захотят; если они достаточно внимательно посмотрят, то тоже могут найти и прокомментировать некоторые недостатки.Выбор за ними.

Как владелец малого бизнеса, вы каждый день сталкиваетесь с поведением своих сотрудников. Так что, если вам интересно, на какой тип подкрепления люди реагируют лучше всего, присоединяйтесь к легионам поведенческих экспертов, которые говорят, что создание положительного рабочего места - и того, которое способствует положительному подкреплению , - подходит как раз для создания бизнеса план: критически важный для вашего успеха как владельца малого бизнеса.

Оцените черты позитивного рабочего места

Ни одно рабочее место не может обеспечить волнение и энергию Диснейленда, по крайней мере, не каждый день.Но он должен иметь определенные характеристики, чтобы обеспечить контекст, в котором может процветать положительное подкрепление. Положительные рабочие места - это те, на которых:

  • Менеджеры часто и охотно общаются с сотрудниками, информируя их и обеспечивая обратную связь. Компания на словах и делах пропагандирует честное и этичное поведение. Сотрудники понимают миссию и цели компании и знают, как они способствуют их достижению. Сотрудники согласны с ценностями компании. Сотрудники рассматривают свою рабочую нагрузку как управляемую и удовлетворены общим балансом между работой и личной жизнью. * Сотрудники получают инструменты и ресурсы, необходимые им для достижения успеха в своей роли.
  • С сотрудниками обращаются справедливо и последовательно. Сотрудники знают, что неуважение, домогательства и другое нежелательное поведение человека недопустимы. «Проблемные» сотрудники решаются быстро и правильно. Постоянные программы обучения и развития позволяют сотрудникам приобретать новые навыки и расти в своей работе. Работа в команде приветствуется. Сотрудники чувствуют себя нужными и ценными, а их усилия регулярно получают признание. Достижения отмечаются. * Разумные запросы - отпуск по болезни, измененный график работы, договоренность о работе на дому - предназначены для того, чтобы сохранить сотрудников и сделать их счастливыми.
  • Моральный дух сотрудников достаточно высок, чтобы быть ощутимым для других, особенно для клиентов.

Сотрудники выражают свои чувства

В совокупности эти характеристики создают культуру, в которой сотрудники хорошо относятся к себе, своей работе, своим коллегам и руководителям.Фактически, если вы «внимательно слушаете», позитивное рабочее место отразится на том, как они:

  • Высоко отзываются о своих коллегах перед другими. * Демонстрируйте благодарность и признательность.
  • Поддержите и болейте за своих коллег, особенно когда чипы не работают. Они врожденно понимают важность положительного подкрепления и предлагают его. Приходите друг другу на помощь, даже когда вас не просят. Легко прощать ошибки и избегать «поиска виноватых». Не упускайте из виду мелкие неудачи и позволяйте незначительным раздражениям соскользнуть со своей спины. Поощряйте друг друга сохранять сосредоточенность и мотивацию.

Положительные рабочие места порождают положительные результаты

Исследования неизменно показывают, что сотрудники процветают на положительных рабочих местах. А для владельца малого бизнеса эта динамика может принести рекурсивные дивиденды в том, что:

  • Положительные сотрудники - это уверенные в себе сотрудники, которые также продуктивны. Продуктивные сотрудники больше гордятся своей работой и добиваются большего. Более высокие достижения часто приводят к увеличению доходов бизнеса.* Довольные сотрудники более лояльны к начальнику и склонны оставаться на своей работе дольше, даже сопротивляясь предложениям более высокооплачиваемой работы. Таким образом, позитивное рабочее место может быть позиционировано как главное преимущество сотрудника.
  • Счастливые сотрудники рассказывают о своих чувствах другим, особенно клиентам, которые, как показывают исследования, предпочитают дружеские транзакции и тяготеют к бизнесу с позитивной средой.

Беспощадные рабочие места платят высокую цену

К настоящему времени вы, возможно, думаете об альтернативе положительному рабочему месту: беспощадное рабочее место, или такое, в котором начальство предпочитает мотивировать сотрудников с помощью тактики высокого давления, включая угрозы и ультиматумы.Эти боссы считают, что если сотрудники жаждут положительного подкрепления, им следует еще раз просмотреть свои детские альбомы. На этом рабочем месте не стоит ожидать теплых пушинок.

Более того, эти боссы считают, что отрицательная энергия является более мощной силой, чем положительная энергия, и что страх является отличным мотиватором сотрудников - страх быть подвергнутым критике, страх быть «замороженным» для общения и продвижения по службе и особенно страх потерять работу .

Но аргументы против интенсивных рабочих мест с высоким уровнем стресса столь же сильны, как и аргументы в пользу положительных рабочих мест.Огромная и постоянно растущая библиотека исследований организаций показывает, что отрицательные рабочие места требуют трех реальных затрат:

  • Более высокие затраты на здравоохранение, многие из которых связаны со стрессом.
  • Снижение вовлеченности сотрудников на рабочем месте, что может привести к увеличению количества прогулов, снижению производительности и увеличению числа несчастных случаев и ошибок. * Резкое падение лояльности сотрудников, стимулирующее текучесть кадров, что, в свою очередь, заставляет работодателей нести расходы на переподготовку.

Положительное подкрепление - удар на рабочем месте

Сторонники положительного подкрепления говорят, что люди «запрограммированы» лучше реагировать на положительные отзывы, чем на отрицательные.Отрицательные слова могут уколоться, но положительные слова и положительное подкрепление с большей вероятностью побудят людей повторить поведение.

Положительное подкрепление - это такая мощная и мотивирующая сила, что даже авторы Прикладного анализа поведения, Джон О. Купер, Тимоти Э. Херон и Уильям Л. Хьюард называют его «наиболее важным и широко распространенным». прикладной принцип анализа поведения ».

Положительное подкрепление на рабочем месте служит двум целям

Положительное подкрепление на рабочем месте должно достигать двух основных целей:

  • Признание чьего-либо действия или поведения.* Чтобы побудить человека повторить поведение.

Вторая цель в некоторой степени зависит от подкрепления, имеющего место как можно скорее после первоначального действия или поведения. Время имеет существенное значение, а задержка ответа снижает вероятность того, что человек повторит желаемое действие или поведение. Как будто сама задержка порождает неуверенность или замешательство. Другими словами, сотрудник, озабоченный тем, почему начальник хранил молчание о крупной закрытой сделке, вряд ли бросится закрывать другую крупную сделку.

Положительное подкрепление может принимать четыре формы

Положительное подкрепление может занять более чем один путь, эквивалентный угловому офису на вашем рабочем месте. Фактически, усилители могут иметь четыре вида:

  • Натуральные усилители действуют точно так же, как они звучат; они следят за действием или поведением. В случае такой крупной продажи работник будет пользоваться комиссионным планом, уже установленным работодателем. Планы комиссионных предназначены для стимулирования продаж, в частности, для специалистов по продажам. Усилители жетонов работают как награды, хотя и небольшие. Но для сотрудника размер не всегда имеет значение. Как показывают исследования, поздравительная записка, размещенная на доске объявлений компании, или объявление, напечатанное в онлайн-бюллетене, могут порадовать сотрудника больше, чем деньги. Основатель Walmart Сэм Уолтон, похоже, понимал важность токенов. «Ничто другое не может заменить нескольких хорошо подобранных, своевременных и искренних похвал, - сказал он. - Они абсолютно бесплатны и стоят целого состояния.» Социальные подкрепления включают словесные выражения одобрения. Сказать: «Поклонись!» или «Отличная работа сегодня!» могут иметь такое же значение для сотрудников, как символическое подкрепление - иногда даже больше, особенно если другие люди тоже могут их слышать.
  • Материальные подкрепления - это обычно те, которые сотрудник может держать в руке - после того, как получил их от благодарного работодателя. Деньги и подарки - обычные формы материальных подкреплений, но это не значит, что они всегда лучшие.Лучшими ощутимыми подкреплениями являются те, которых сотрудники больше всего жаждут, и умные работодатели находят время, чтобы выяснить, что они собой представляют. Материальное подкрепление также может быть в виде повышения по службе и повышения заработной платы. В этом случае поощрение служит двум целям: оно действует как форма положительного подкрепления для сотрудника и как стимул для других сотрудников.

Эксперимент с усилителями

Это было бы неплохо, но не существует волшебной «формулы подкрепления» для владельцев малого бизнеса.Вы можете полагаться на один или два метода больше, чем на другие, но все они в какой-то момент могут послужить полезной цели, подобно курткам, висящим в вашем шкафу. Вы не можете носить их все сразу, но они есть, когда они вам нужны.

Метод проб и ошибок может быть порядком, но какие бы подкрепления вы ни выбрали на своем рабочем месте, ваши усилия будут иметь больше шансов на успех, если вы тоже будете стараться излучать позитивное присутствие. Симметрия поможет подчеркнуть вашу искренность, не говоря уже о вашей вере и стремлении к положительному подкреплению на рабочем месте.

Излучайте позитивное присутствие

Даже если ваша личность не самая яркая или вспыльчивая, вы можете помочь создать позитивное рабочее место, в котором подкрепляющие силы находят естественный дом, по:

  • Задавая тон , который способствует позитивное поведение. Они могут не ходить с магнитофонами и видеомагнитофонами, но сотрудники внимательно слушают и наблюдают за начальником и могут имитировать реплики. Смоделировать позитивное поведение не всегда легко; Всегда найдется клиент или деловой партнер, который знает, как развести вас, «нажимая на кнопки».«Сотрудники не ожидают совершенства, но ожидают постоянства. А начальник, который постоянно рассматривает ситуации и людей в положительном свете, может побуждать сотрудников вести себя так же. Вы можете сделать больше, чем просто установить планку; вы также можете спровоцировать положительную «инфекцию» на рабочем месте.
  • Поощрение сотрудников к разговору с вами. Может показаться банальным продвигать политику открытых дверей, но вы можете продемонстрировать это, убедившись, что двери открываются в обе стороны - в ваш и их офис.
  • Защитите своих сотрудников, когда они в этом нуждаются. Быть ресурсом для всех сотрудников и наставником для молодых сотрудников может запускать так называемый цикл самоподкрепления, побуждая этих сотрудников делать то же самое с другими сотрудниками, когда они находятся в нужном месте. Укрепление связей на рабочем месте этими способами - верный способ создать позитивное рабочее место. * Укрепление отношений с сотрудниками. Хотя вы не можете навязать дружбу между сотрудниками, вы можете побудить сотрудников развивать дружеские отношения, проводя социальные мероприятия до и после работы, которые позволяют им общаться друг с другом на личном уровне.Исследования на рабочем месте показывают, что сотрудники, у которых развиваются социальные связи, остаются на работе дольше и работают более продуктивно, пока они там.

Обратите внимание на последние указания о положительном подкреплении на рабочем месте

Вы уже знаете, что самый надежный способ подкрепить поведение - это как можно скорее привлечь к нему внимание. Пока вы экспериментируете с четырьмя подкреплениями, некоторые заключительные рекомендации должны помочь вам отточить вашу технику:

  • Будьте конкретны в своей похвале, не оставляя в уме сотрудника сомнений в том, что он сделал, чтобы вызвать вашу признательность.
  • Будьте искренними и искренними и позвольте своей личности руководить выбранным вами подкреплением. Если вы поклонник глупых поздравительных открыток, сделайте их своей подписью. А еще лучше начните создавать свои собственные плакаты для своих сеансов позитивного подкрепления.
  • Стремитесь к некоторой степени спонтанности, чтобы ваше рабочее место было интересным. Вам не всегда нужно созывать обязательное собрание персонала или планировать тщательно продуманный социальный час после работы, чтобы предложить форму положительного подкрепления.
  • Научитесь привлекать внимание даже к маленьким свершениям и победам. Покажите своим сотрудникам, как небольшие, но умные шаги могут вызвать положительный эффект домино на рабочем месте.
  • Рассмотрите возможность создания системы «усиливающихся исполнителей», чтобы сопоставить масштабы исполнителя с достижением.

Никто никогда не говорил, что положительное подкрепление на рабочем месте - верная ставка. Но вас может воодушевить то, что на эту ставку поставили многие известные предприниматели, включая Ричарда Брэнсона.«Критика может иметь разрушительные последствия для сотрудника», - сказал он однажды. «Я предпочитаю хвалить сотрудников за то, что они делают правильно, и это побуждает их делать то же самое. Не всегда, но я предпочитаю делать ставки так ».

.

Полный словарь по обучению с подкреплением | Шакед Зихлински

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 Actor-Critic объединяют 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» в честь прозвища «однорукий бандит», данного игровым автоматам, они считаются простейшим типом Reinforcement Learning заданий.У бандитов нет разных состояний , а только одно - и рассматриваемая награда является лишь непосредственной. Следовательно, можно представить себе бандитов как имеющих одно государство 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. Agent цель - 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 . Есть 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 состояния 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».Для этого агент должен 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 получаемого вознаграждения.
Компромисс между этими двумя аспектами - одна из величайших проблем в задачах 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 считается, принесет наивысшую ожидаемую награду .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, но 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 решения (MDP): Марковское свойство означает, что каждое состояние зависит исключительно от своего предыдущего состояния, выбранного действия , выполненного из этого состояния, и вознаграждения , полученного 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 знаний 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 рассчитываете заранее, до начала игры, вероятности выигрыша для всех состояний и всех вероятностей 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 , в то время как второй подход не требует информации о среде.В этом и состоит 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.

По политике 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 по состоянию, называются алгоритмами на основе политики, а 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 s 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 - переходах и ожидаемых наградах ) правило обновления Q-Learning:

Более сложная версия, хотя и гораздо более популярная, - это Deep Q -Сетевой вариант (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 аббревиатуру слова «Качество» и математически 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 представляют собой семейство из обучения с подкреплением алгоритмов , которые обновляют свою политику параметров в соответствии с градиентом политики по отношению к параметрам 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 activ 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 Окружающей среды, и выполняет различных действий , чтобы узнать, как Окружение реагирует на них, и получить больше наград. 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 этого не сделал. 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 на основе политики, 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 сталкивается агент 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, когда все действия переходят в одно и то же конечное состояние с наградой 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 - функция значения, с - 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 разведки , который пытается гарантировать, что каждое действие хорошо изучено. Рассмотрим политику исследования , которая является полностью случайной, то есть 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. Математически формализуя это, выбранное действие выбирается следующим образом:

, где R (a) - это 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», так как он придает менее изученным действиям более высокую ценность, побуждая модель их выбирать.

Значение Функция: Обычно обозначается как В (с) (иногда с 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, в то время как 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 остается:

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 никогда не пробовали его.

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 аппроксиматором 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 частями - 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 прогнозов сети 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 узнали, как создать 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: и y , и y ’ предсказываются самой сетью и, следовательно, могут меняться 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 стоимости

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 научится овладевать этой игрой, используя оба метода. Здесь вы можете найти мои попытки.

Удачи и уже в третий раз - Поздравляю!

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

.

Смотрите также