Снип арматурные работы вязка арматуры

таблицы размеров стыковки всех диаметров по СНиП, правила соединения перехлеста

Армирование – ответственная часть устройства всех монолитных конструкций, от которого зависит долговечного и надежного будущего строения. Процесс заключается в создании каркаса из металлических стержней. Он размещается в опалубку и заливается бетоном. Чтобы создать этот каркас, прибегают к вязке или сварочным работам. При этом большую роль при вязке играет правильно рассчитанный нахлест для арматуры. Если он недостаточный, то соединение окажется недостаточно прочным, а это сказывается на эксплуатационных характеристиках. Поэтому важно разобраться, какой именно делать нахлест при вязке.

Виды соединений

Существует два основных метода крепления арматуры, согласно строительным нормам и правилам (СНиП), а именно пункту 8.3.26 СП 52-101-2003. В нем прописано, что соединение стержней может выполняться следующими типами стыковки:

Стыковка прутьев арматуры без сварки, внахлест.
- внахлест с использованием деталей с загибами на концах (петли, лапки, крюки), для гладких прутьев используются исключительно петли и крючки;
- внахлест с прямыми концами арматурных прутьев периодического профиля;
- внахлест с прямыми концами арматурных прутьев с фиксацией поперечного типа.
Механическое и сварное соединение.
- при использовании сварочного аппарата;
- с помощью профессионального механического агрегата.

Требования СНиП указывают на то, что бетонное основание нуждается в установке минимум двух неразрывных каркасов из арматуры. Их делают посредством фиксации стержней внахлест. Для частного домостроения подобный способ используется чаще всего. Это связано с тем, что он доступный и дешевый. Созданием каркаса может заняться даже новичок, так как нужны сами прутья и мягкая вязальная проволока. Не нужно быть сварщиком и иметь дорогостоящее оборудование. А в промышленном производстве чаще всего встречается метод сварки.

Обратите внимание! Пункт 8.3.27 гласит, что соединения арматуры внахлест без применения сварки, используется для стержней, рабочее сечение которых не превышает 40 мм. Места с максимальной нагрузкой, не должны фиксироваться внахлест вязкой или сваркой.

Соединение прутьев методом сварки

Нахлест стержней методом сварки используется исключительно с арматурой марки А400С и А500С. Только эти марки считаются свариваемыми. Это сказывается и на стоимости изделий, которая выше обычных. Одним из распространенных классов является класс А400. Но сращивание изделий ими недопустимо. Нагреваясь, материал становится менее прочным и теряет свою устойчивость к коррозии.

В местах, где есть перехлест арматуры, сваривание запрещается, несмотря на класс стержней. Почему? Если верить зарубежным источникам, то есть большая вероятность разрыва места соединения, если на него будут воздействовать большие нагрузки. Что касается российских правил, то мнение следующее: использовать дуговую электросварку для стыковки разрешается, если размер диаметров не будет превышать 25 мм.

Важно! Длина сварочного шва напрямую зависит от класса арматурного прута и его диаметра. Для работы используют электроды, сечение которых от 4 до 5 мм. Требования, регламентированные в ГОСТах 14098 и 10922, сообщают, что делать нахлест методом сварки можно длиной меньше 10 диаметров арматурных прутьев, используемых для работ.

Стыковка арматуры методом вязки

Это самый простой способ обеспечить надежную конструкцию из арматурных прутьев. Для этой работы используется самый популярный класс стержней, а именно, А400 AIII. Соединение арматуры внахлест без сварки выполняется посредством вязальной проволоки. Для этого два прутка приставляются друг к другу и обвязываются в нескольких местах проволокой. Как говорилось выше, согласно СНиП, есть 3 варианта фиксации арматурных прутьев вязкой. Фиксация прямыми концами периодического профиля, фиксация с прямыми концами поперечного типа, а также пользуясь деталями с загибами на концах.

Выполнять соединение прутьев арматуры внахлест абы как нельзя. Существует ряд требований к этим соединениям, чтобы они не стали слабым местом всей конструкции. И дело не только в длине нахлеста, но и других моментах.

Важные нюансы и требования для соединения вязкой

Хоть процесс соединения прутьев с использованием проволоки проще, чем их соединение сварочным аппаратом, назвать его простым нельзя. Как любая работа, процесс требует четкого соблюдения правил и рекомендаций. Только тогда можно сказать, что армирование монолитной конструкции выполнено правильно. Занимаясь соединением арматуры с нахлестом методом вязки, следует обращать внимание на такие параметры:

длина накладки прута;
местонахождение места соединения в конструкции и его особенности;
как перехлесты расположены один к другому.

Мы упоминали, что размешать арматурный стык, сделанный внахлест, на участке с самой высокой степенью нагрузки и напряжения нельзя. К этим участкам относятся и углы здания. Получается, что нужно правильно рассчитать места соединений. Их расположение должно приходиться на участки железобетонной конструкции, где нагрузка не оказывается, или же она минимальная. А что делать, если технически соблюсти это требование невозможно? В таком случае размер нахлеста прутьев зависит от того, сколько диаметров имеет арматура. Формула следующая: размер соединения равен 90 диаметров используемых прутьев. Например, если используется арматура Ø20 мм, то размер нахлеста на участке с высокой нагрузкой составляет 1800 мм.

Однако техническими нормами четко регламентированы размеры подобных соединений. Нахлест зависит не только от диаметра прутьев, но и от других критериев:

класс используемой для работы арматуры;
какой марки бетон, используемый для заливки бетона;
для чего используется железобетонное основание;
степень оказываемой нагрузки.

Нахлест при разных условиях

Так какой же нахлест арматуры при вязке? Какие есть точные данные? Начнем с рассмотрения примеров. Первый фактор, от которого зависит нахлест – это диаметр прутьев. Наблюдается следующая закономерность: чем больше диаметр используемой арматуры, тем больше становится нахлест. Например, если используется арматура, диаметром 6 мм, то рекомендуемый нахлест составляет 250 мм. Это не означает, что для прутьев сечением в 10 мм он будет такой же. Обычно, используется 30-40 кратноя величина сечения арматуры.

Пример стыковки арматуры 25 диаметра в балке, при помощи вязки. Величина перехлеста 40d=1000 мм.

Итак, чтобы упростить задачу, используем специальную таблицу, где указан, какой нахлест используется для прутьев разного диаметра.

Диаметр используемой арматуры А400 (мм)	Количество диаметров	Предполагаемый нахлест (мм)
10	30	300
12	31,6	380
16	30	480
18	32,2	580
22	30,9	680
25	30,4	760
28	30,7	860
32	30	960
36	30,3	1090
40	38	1580

С этими данными каждый сможет выполнить работу правильно. Но есть еще одна таблица, указывающая на нахлест при использовании сжатого бетона. Он зависит от класса используемого бетона. При этом чем выше класс, тем разбежка стыков арматуры меньше.

Сечение арматуры А400, которая используется для работы (мм)	Длина нахлеста, в зависимости от марки бетона (мм)
Сечение арматуры А400, которая используется для работы (мм)	В20 (М250)	В25 (М350)	В30 (М400)	В35 (М450)
10	355	305	280	250
12	430	365	355	295
16	570	490	455	395
18	640	550	500	445
22	785	670	560	545
25	890	765	695	615
28	995	855	780	690
32	1140	975	890	790
36	1420	1220	1155	985

Что касается растянутой зоны бетона, то в отличие от сжатой зоны, нахлест будет еще больше. Как и в предыдущем случае, с увеличением марки раствора длина уменьшается.

Сечение арматуры А400, которая используется для работы (мм)	Длина нахлеста, в зависимости от марки бетона (мм)
Сечение арматуры А400, которая используется для работы (мм)	В20 (М250)	В25 (М350)	В30 (М400)	В35 (М450)
10	475	410	370	330
12	570	490	445	395
16	760	650	595	525
18	855	730	745	590
22	1045	895	895	775
25	1185	1015	930	820
28	1325	1140	1140	920
32	1515	1300	1185	1050
36	1895	1625	1485	1315

Если правильно расположить нахлест друг относительно друга и сделать его нужной длины, то скелет основания получит значительные увеличения прочности. Соединения равномерно распределяются по всей конструкции.

Согласно нормам и правилам (СНиП), минимальное расстояние между соединением должно составлять 61 см. Больше – лучше. Если не соблюдать эту дистанцию, то риск, что конструкция при сильных нагрузках и в ходе эксплуатации будет деформироваться, возрастает. Остается следовать рекомендациям, для создания качественного армирования.

Снип арматурные работы вязка арматуры. Вязка арматуры. ArmaturaSila.ru

Нахлест арматуры при вязке

При армировании бетона один из наиболее распространенных способов вязки арматуры – нахлест. Величина припусков определяется множеством факторов (места соединений, характер нагрузок, которые будет воспринимать конструкция, марка используемого бетона), но в большинстве случаев основополагающим является тип проволоки.

Длина перехлеста

Как правило, в качестве материала для создания армирующих конструкций выбирается рифленая арматура А3 или других марок сечением до 36 мм (в редких случаях используются прутки 40 мм), что и определяет протяженность нахлеста при ее вязке. Согласно СНиП эти значения не должны быть менее:

для арматуры 6 мм –250 мм;
для 10 – 300;
для 12 – 380;
для 16 – 480;
для 18 – 580;
для 22 – 680;
для 25 – 760;
для 28 – 860;
для 32 – 960;
для 36 – 1090;
для 40 – 1580.

Нормативно-технической документацией нашей страны регламентируется среднее значение нахлеста в пределах 50 диаметров используемой арматуры. А в зависимости от марки применяемого бетона:

М300 – 35 диаметров;
М250 – 40;
М200 – не менее 50 сечений соединяемых элементов.

Для соединения прутков диаметром более 25 мм специалисты советуют использовать винтовые муфты либо вязальную (отожженную) проволоку.

Арматурные работы: главные этапы и их характеристика

Под арматурными работами подразумевают комплекс мероприятий, состоящих из: изготовления, укладки в форму или установки на место проведения бетонных работ деталей арматуры и изделий. Технология арматурных работ включает в себя три этапа:

подготовительные мероприятия;
соединение арматурных элементов #8212; создание сеток, каркасов, прочих изделий;
монтаж деталей арматуры и готовых изделий на строительной площадке.

При выполнении арматурных работ следует соблюдать технику безопасности. Основных ошибок можно избежать, наняв квалифицированных и ответственных рабочих, правильно подготовив территорию и соблюдая правила и требования взаимодействия с механизмами. Также предотвратить несчастные случаи при выполнении работ поможет технологическая карта на арматурные работы, регламентирующая правила безопасности на площадке.

Скачать образец журнала арматурных работ можно по этой ссылке (откроется в новой вкладке).

Требования к арматурной стали

Приобретать арматуру необходимо в соответствии со спецификацией проекта, в которой перечислены марка, диаметры, вес требуемых элементов. Вся продукция должна сопровождаться сертификатами качества.

Предназначенную для работ арматурную сталь проверяют на соответствие следующим требованиям:

она должна быть свободной от расслоений;
поверхность арматурных элементов, включая ребра жесткости, не может содержать дефекты в виде раковин, заусенцев, трещин, ржавчина не принадлежит к отбраковочному признаку;
необходимо полное соответствие формы и размеров сечения проволоки и стержней проектным величинам.

Арматуру перед использованием нужно проверить на способность к деформации. Простейшим испытанием служит загиб стержней на 180 o С без нагрева. Сталь считается прошедшей испытание, если на внешней стороне не образовались трещины.

Подготовительный этап арматурных работ при бетонировании

Начальный этап производства арматурных работ состоит из ряда операций, от правильного и тщательного выполнения которых во многом зависят эксплуатационные свойства строящейся конструкции.

До начала заготовки арматурных элементов необходимо определиться с точной длиной, которую должны иметь арматурные стержни. Детально разработанные арматурные чертежи содержат все необходимые сведения о размерах.

Бетонировать или забивать столбы для забора? Конечно, первое! Прочтите тут полное руководство о бетонировании заборов.

На рабочих эскизах изгибы стержней изображены без закруглений, а в строительных условиях закругления должны быть плавными. Самые распространенные радиусы перегибов равны 10-15 диаметрам стержня.

Если возникла необходимость замены марки арматурной стали, то необходимо соблюдать следующее правило. Рассчитанная площадь сечения арматуры должна измениться в обратно пропорциональной зависимости изменению расчетного сопротивления фактически применяемой стали от запроектированной.

При замене диаметра сечения стержня с сохранением проектной марки стали суммарная площадь арматурных стержней должна сохраниться прежней.

Подготовительные работы включают следующие важные операции:

правку арматуры, предназначенную для исправления искривлений стержней;
очистку арматурных элементов от загрязнений, ржавчины, подготовку поверхности под сварку;
резку #8212; для получения рассчитанной в проекте длины;
гибку #8212; для изготовления отгибов стержней, крюков, хомутов и полухомутов и других арматурных элементов.

Подготовительные арматурные работы, производимые на строительной площадке:

приемка арматурных элементов;
их сортировка;
складирование.

Складирование должно производиться отдельно по маркам и размерам арматурных элементов. Во избежание развития коррозионных процессов контакт металлоизделий с почвой и попадание на них осадков необходимо исключить.

Виды сварочных работ по соединению арматурных деталей в единое изделие

Основным типом соединения арматурных элементов в изделие является сварка, осуществляемая с помощью различных видов оборудования для арматурных работ.

Суть ванной одноэлектродной сварки состоит в передаче тепла свариваемым стержням посредством ванны из жидкого металла, без помощи электрической дуги. Ванна создается из металла электрода и торцов стержней. При этом способе сварки горизонтальных арматурных деталей дополнительная разделка торцов не требуется. Одноэлектродная ванная сварка применяется для стыкования гладкой арматуры А-I и стержней периодического профиля A-II и A-III.
Многоэлектродная ванная сварка используется для работы со стержнями всех профилей с значительными диаметрами.
Эффективным вариантом соединения арматурных стержней служит контактная сварка стыкованием, осуществляемая без металла плавящихся электродов. Этот автоматизированный процесс является достаточно производительным. Основной его недостаток #8212; возможность осуществления только в условиях производственного цеха из-за громоздкости оборудования и значительного расхода электрической энергии.
Широко применяются полуавтоматические виды сварки #8212; открытой дугой проволокой без покрытия и порошковой проволокой.

Соединение арматуры методом сварки приводит к частичному изменению структуры стали в области шва. Поэтому места соединений могут стать слабыми частями стержней арматуры. Следовательно, проведение сварочных работ неопытным специалистом может привести к созданию недостаточно прочного каркаса, который не способен выдерживать запроектированные нагрузки.

Способы механического соединения элементов арматуры

Создание арматурной сетки или каркаса методом вязки не требует от работника, выполняющего этот процесс, особых практических навыков и высокой квалификации.

Для вязки элементов арматуры используют отрезки проволоки после термической обработки #8212; отжига, диаметром 0,8-1,0 мм, длиной до 100 мм. В зависимости от размера сечения элементов арматуры и места расположения узлов вязку различают на: простую, угловую, двухрядную, крестовую, двойную, мертвую.

Источники: http://samanka.ru/nahlest-armatury-pri-vyazke.html, http://gidserials.ru/vyazka_armaturyi_snip.html, http://www.navigator-beton.ru/articles/armaturnye-raboty-glavnye-etapy-i-ih-harakteristika.html

Комментарии: 1

Арматурные работы. Допуски при укладке по СП (СНиП)

Параметр	Величина параметра, мм	Контроль (метод, вид регистрации)
1 Отклонение от проекта в расстоянии между арматурными стержнями в вязанных каркасах и сетках:
для продольной арматуры, в том числе в сетках (S — расстояния/шаг, указанные в проекте, мм)	±S/4, но не более 50	Измерительный (измерение рулеткой, по шаблону), журнал работ
для поперечной арматуры (хомутов, шпилек) (h — высота сечения балки/колонны, толщина плиты, мм)	±h/25, но не более 25
Общее количество стержней в конструкции на 1 п.м конструкции	По проекту	Визуально
2 Отклонение от проекта в расстоянии между арматурными стержнями в сварных каркасах и сетках, отклонения длины арматурных элементов	По ГОСТ 10922	Измерительный, по ГОСТ 10922, журнал работ
3 Отклонение от проектной длины нахлестки / анкеровки арматуры (L— длина нахлестки / анкеровки, указанные в проекте, мм)	-0,05 L; положительные отклонения не нормируются	Измерительный (измерение рулеткой, по шаблону), журнал работ
4 Отклонение в расстоянии между рядами арматуры для:		То же
плит и балок толщиной до 1 м	±10
конструкций толщиной более 1 м	±20
5 Отклонение от проектного положения участков начала отгибов продольной арматуры	±20	То же
6 Наименьшее допускаемое расстояние в свету между продольными арматурными стержнями (d — диаметр наименьшего стержня, мм), кроме случая стыковки стержней и объединения их в пучки по проекту при:		Измерительный (измерение рулеткой, по шаблону), журнал работ
горизонтальном или наклонном положении стержней нижней арматуры	25
горизонтальном или наклонном положении стержней верхней арматуры	30
то же, при расположении нижней арматуры более чем в два ряда (кроме стержней двух нижних рядов)	50
вертикальном положении стержней допускаемый уровень дефектности 5%	50, но не менее d
7 Отклонение от проектной толщины защитного слоя бетона не должно превышать: при толщине защитного слоя до 15 мм и линейных размерах поперечного сечения конструкции, мм:		То же
до 100	+4
от 101 до 200	+5
при толщине защитного слоя от 16 до 20 мм включительно и линейных размерах поперечного сечения конструкций, мм:
до 100	+4; -3
от 101 до 200	+8; -3
от 201 до 300	+10; -3
свыше 300	+15; -5
при толщине защитного слоя свыше 20 мм и линейных размерах поперечного сечения конструкций, мм:
до 100	+4; -5
от 101 до 200	+8; -5
от 201 до 300	+10; -5
свыше 300	+15; -5

Расстояние между арматурой по СП 63.13330 (СНиП 52-01-2003)

Требования к минимальному расстоянию между стержнями арматуры

Требования к минимальному расстоянию между стержнями арматуры приведены в разделе 10.3 СП 63.13330.2012 Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения. Актуализированная редакция СНиП 52-01-2003. (раздел 10.3 СП 63.13330.2018)

Для чего необходим обеспечить минимальное расстояние между стержнями в железобетонной конструкции:

обеспечение совместной работы арматуры с бетоном;
качественное изготовление конструкций (укладка и уплотнение бетонной смеси)

Согласно п. 10.3.5 (СП 63.13330.2012, СП 63.13330.2018), минимальное расстояние между стержнями арматуры должно составлять:

1. Не менее наибольшего диаметра стержня!

2. При горизонтальном или наклонном положении стержней в один или два ряда при бетонировании:

для нижней арматуры не менее 25 мм;
для верхней арматуры не менее 30 мм;

3. При горизонтальном или наклонном положении стержней более чем в два ряда при бетонировании:

для нижней арматуры не менее 50 мм (кроме стержней двух нижних рядов).

4. При вертикальном положении стержней при бетонировании.

5. При стесненных условиях допускается располагать стержни группами — пучками (без зазора между ними).

При этом расстояния в свету между пучками должны быть также не менее приведенного диаметра стержня, эквивалентного по площади сечения пучка арматуры, принимаемого равным по формуле:

d _si-диаметр одного стержня в пучке,

n- число стержней в пучке.

Требования к максимальному расстоянию между стержнями арматуры

Требования к максимальному расстоянию между стержнями арматуры приведены в разделе 10.3 СП 63.13330.2012 Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения. Актуализированная редакция СНиП 52-01-2003.

Для продольной арматуры

В соответствии с п.10.3.8 — 10.3.10 СП 63.13330.2012 (СП 63.13330.2018), максимальное расстояние между осями стержней продольной арматуры составляет:

1. в железобетонных балках и плитах:

не более 200 мм — при высоте поперечного сечения h≤150 мм;
не более 400 мм или 1,5 h — при высоте поперечного сечения h>150 мм;

2. в железобетонных колоннах:

не более 400 мм — в направлении, перпендикулярном плоскости изгиба;
не более 500 мм — в направлении плоскости изгиба.

3. В железобетонных стенах:

не более 400 и не более 2t (t- толщина стены) — между стержнями вертикальной арматуры;
не более 400 — между стержнями горизонтальной арматуры.

Важные примечания!

В балках и ребрах шириной более 150 мм число продольных рабочих растянутых стержней в поперечном сечении должно быть не менее двух.
В балках и ребрах при ширине элемента 150 мм и менее допускается устанавливать в поперечном сечении один продольный стержень.
В балках до опоры следует доводить стержни продольной рабочей арматуры с площадью сечения не менее 1/2 площади сечения стержней в пролете и не менее двух стержней.
В плитах до опоры следует доводить стержни продольной рабочей арматуры на 1 м ширины плиты с площадью сечения не менее 1/3 площади сечения стержней на 1 м ширины плиты в пролете.

Для поперечной арматуры

В соответствии с п.10.3.11-10.3.20- СП 63.13330.2012 (СП 63.13330.2018), максимальное расстояние между осями стержней продольной арматуры составляет:

Поперечную арматуру устанавливают у всех поверхностей железобетонных элементов, вблизи которых ставится продольная арматура.

Ее устанавливают с целью восприятие усилий, а также ограничения развития трещин, удержания продольных стержней в проектном положении и закрепления их от бокового выпучивания в любом направлении.

Диаметр поперечной арматуры (хомутов) в вязаных каркасах внецентренно сжатых элементов (колонны, стойки и т.д.) принимают не менее 0,25 наибольшего диаметра продольной арматуры и не менее 6 мм.

Диаметр поперечной арматуры в вязаных каркасах изгибаемых элементов (балках, ригелях и т.д) принимают не менее 6 мм.

В сварных каркасах диаметр поперечной арматуры принимают не менее диаметра, устанавливаемого из условия сварки с наибольшим диаметром продольной арматуры.
Максимальное расстояние для поперечной арматуры:

не более 0,5 h₀ и не более 300 мм — в железобетонных элементах, в которых поперечная сила по расчету не может быть воспринята только бетоном.
не более 0,75 h₀ и не более 500 мм — в балках и ребрах высотой 150 мм и более, а также в часторебристых плитах высотой 300 мм и более, на участках элемента, где поперечная сила по расчету воспринимается только бетоном.
можно не устанавливать — в сплошных плитах, а также в часторебристых плитах высотой менее 300 мм и в балках (ребрах) высотой менее 150 мм на участках элемента, где поперечная сила по расчету воспринимается только бетоном.
не более 15d и не более 500 мм — во внецентренно сжатых линейных элементах, а также в изгибаемых элементах при наличии необходимой по расчету сжатой продольной арматуры в целях предотвращения выпучивания продольной арматуры (d — диаметр сжатой продольной арматуры).

Важные примечания!

Если площадь сечения сжатой продольной арматуры, устанавливаемой у одной из граней элемента, более 1,5%, поперечную арматуру следует устанавливать с шагом не более 10d и не более 300 мм.
Конструкция хомутов (поперечных стержней) во внецентренно-сжатых линейных элементах должна быть такой, чтобы продольные стержни (по крайней мере через один) располагались в местах перегибов, а эти перегибы — на расстоянии не более 400 мм по ширине грани. При ширине грани не более 400 мм и числе продольных стержней у этой грани не более четырех допускается охват всех продольных стержней одним хомутом.
В элементах, на которые действуют крутящие моменты, поперечная арматура (хомуты) должна образовывать замкнутый контур.
Поперечную арматуру в плитах в зоне продавливания в направлении, перпендикулярном сторонам расчетного контура, устанавливают с шагом не более 1/3h₀ и не более 300 мм. Стержни, ближайшие к контуру грузовой площади, располагают не ближе 1/3h₀ и не далее 1/2h₀ от этого контура. При этом ширина зоны постановки поперечной арматуры (от контура грузовой площади) должна быть не менее 1/3h₀. Допускается увеличение шага поперечной арматуры до 1/2h₀. При этом следует рассматривать наиболее невыгодное расположение пирамиды продавливания и в расчете учитывать только арматурные стержни, пересекающие пирамиду продавливания.
Расстояния между стержнями поперечной арматуры в направлении, параллельном сторонам расчетного контура, принимают не более 1/4 длины соответствующей стороны расчетного контура.
Поперечная арматура, предусмотренная для восприятия поперечных сил и крутящих моментов, должна иметь надежную анкеровку по концам путем приварки или охвата продольной арматуры, обеспечивающую равнопрочность соединений и поперечной арматуры.
У концов предварительно напряженных элементов должна быть установлена дополнительная поперечная или косвенная арматура

Условные обозначения:

h₀ — рабочая высота сечения в м, вычисляется по формуле

h₀=h-a’, где

h — высота сечения в м.

a’ — расстояние от центра тяжести растянутой арматуры, до ближайшего края сечения

Рабочая высота сечения — это расстояние от сжатой грани элемента до центра тяжести растянутой продольной арматуры (п.3.22 СП63).

Защитный слой бетона для арматуры по СП 63.13330 (СНиП 52-01-2003)

Арматурные работы. Допустимые отклонения при укладке по СП

Арматура А500С (ГОСТ, расшифровка, таблица весов и тип стали)

СНиП 52-01-2003 «Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения»

Искать все виды документовДокументы неопределённого видаISOАвиационные правилаАльбомАпелляционное определениеАТКАТК-РЭАТПЭАТРВИВМРВМУВНВНиРВНКРВНМДВНПВНПБВНТМ/МЧМ СССРВНТПВНТП/МПСВНЭВОМВПНРМВППБВРДВРДСВременное положениеВременное руководствоВременные методические рекомендацииВременные нормативыВременные рекомендацииВременные указанияВременный порядокВрТЕРВрТЕРрВрТЭСНВрТЭСНрВСНВСН АСВСН ВКВСН-АПКВСПВСТПВТУВТУ МММПВТУ НКММПВУП СНЭВУППВУТПВыпускГКИНПГКИНП (ОНТА)ГНГОСТГОСТ CEN/TRГОСТ CISPRГОСТ ENГОСТ EN ISOГОСТ EN/TSГОСТ IECГОСТ IEC/PASГОСТ IEC/TRГОСТ IEC/TSГОСТ ISOГОСТ ISO GuideГОСТ ISO/DISГОСТ ISO/HL7ГОСТ ISO/IECГОСТ ISO/IEC GuideГОСТ ISO/TRГОСТ ISO/TSГОСТ OIML RГОСТ ЕНГОСТ ИСОГОСТ ИСО/МЭКГОСТ ИСО/ТОГОСТ ИСО/ТСГОСТ МЭКГОСТ РГОСТ Р ЕНГОСТ Р ЕН ИСОГОСТ Р ИСОГОСТ Р ИСО/HL7ГОСТ Р ИСО/АСТМГОСТ Р ИСО/МЭКГОСТ Р ИСО/МЭК МФСГОСТ Р ИСО/МЭК ТОГОСТ Р ИСО/ТОГОСТ Р ИСО/ТСГОСТ Р ИСО/ТУГОСТ Р МЭКГОСТ Р МЭК/ТОГОСТ Р МЭК/ТСГОСТ ЭД1ГСНГСНрГСССДГЭСНГЭСНмГЭСНмрГЭСНмтГЭСНпГЭСНПиТЕРГЭСНПиТЕРрГЭСНрГЭСНсДИДиОРДирективное письмоДоговорДополнение к ВСНДополнение к РНиПДСЕКЕНВиРЕНВиР-ПЕНиРЕСДЗемЕТКСЖНМЗаключениеЗаконЗаконопроектЗональный типовой проектИИБТВИДИКИМИНИнструктивное письмоИнструкцияИнструкция НСАМИнформационно-методическое письмоИнформационно-технический сборникИнформационное письмоИнформация

Нахлест арматуры при вязке таблица

Прочный и долговечный фундамент – это армированный фундамент. Но армирование – операция, требующая точности, и вязание стержней арматуры внахлест или встык требует знания длины прутьев. Лишние сантиметры арматурных прутьев способны деформировать фундамент при прикладываемых боковых нагрузках, нарушить его целостность и общую надежность. И наоборот – правильный монтаж армокаркаса позволит избежать деформирования и растрескивания бетонной ж/б плиты, увеличить срок службы и надежность фундамента. Знание технических особенностей, методов расчета длины прутьев, монтажа стыков и требований снип помогут в строительстве не единожды. Грамотный нахлест арматуры

Нормативное основание и типы соединений

Требования снип 52-101-2003 предполагают выполнение условий жесткости для механических и сварных соединений арматурных стержней, а также для соединений прутьев внахлест. Механические соединения арматурных стержней – это резьбовые и прессованные крепления. К строительным операциям, материалам и инструментам применяются не только российские СНИП и ГОСТ – мировая стандартизация ACI 318-05 утверждает нормативное сечение стержня для вязки ≤ 36 мм, в то время как документация внутреннего пользования на российском рынке позволяет увеличить сечение прута до 40 мм. Такое разногласие появилось из-за отсутствия соответствующих задокументированных испытаний арматуры с большим диаметром. Способы вязания арматурных прутьев

Соединение прутьев арматуры не допускается на локальных участках с превышением допустимых нагрузок и прикладываемых напряжений. Соединение внахлест – это традиционно вязание армостержней мягкой стальной проволокой. Если для армирования фундамента применяется арматура Ø ≤ 25 мм, то практичнее и эффективнее будет использование опрессованных креплений или резьбовых муфт, чтобы повысить безопасность самого соединения и объекта в целом. К тому же винтовые и опрессованные соединения экономят материал – нахлест прутьев при вязании вызывает перерасход материала ≈ 25%.Строительные нормы и правила № 52-101-2003 регламентируют требования к прочности основания здания – фундамент должен иметь два или более неразрывных контура из арматурных прутьев. Чтобы реализовать это требование на практике, выполняется вязка прутьев внахлест по таким типам:

Соединение внахлест без сварного шва;
Соединение сваркой, резьбой или опрессовкой.

Стык внахлест без сварки

Стык без применения сварки чаще всего применяется в индивидуальном строительстве из-за доступности и дешевизны метода. Доступная и недорогая арматура для вязки каркаса – класса A400 AIII. Согласно ACI и СНиП не разрешается стыковать арматуру нахлестом в местах предельных нагрузок и на участках высокой напряженности для арматуры.

Соединение армостержней свариванием

Для частного строительства сваривание стержней арматуры нахлестом – это дорого, так как класс рекомендуется использовать свариваемый класс А400С или А500С арматуры. При применении прутьев без символа «С» в маркировке приведет к потере прочности и устойчивости к коррозии. Арматуру марки А400С – А500С следует сваривать электродами Ø 4-5 мм.

Класс арматуры	Длина сварного шва в Ø прутьев
А 400 С	Ø 8
А 500 С	Ø 10
В 500 С	Ø 10

Таким образом, согласно таблице, длина сварного шва при вязании стержней марки В400С должна быть 10 Ø прута. При использовании 12-миллиметровых стержней шов будет длиной 120 мм.

Сварной стык внахлест

Соединение внахлест вязанием

Дешевый и распространенный класс арматуры для соединений без сварки – А400 АIII. Стыки скрепляются вязальной проволокой, к местам вязки предъявляются особые требования.

Анкеровка или нахлест арматуры при вязке таблица значений которого приведена ниже для вязки в бетоне марки BIO с прочностью 560 кг/см², предполагает использование определенных марок и классов армостержней с определенным типом металлообработки для определенных диаметров:

Работа арматуры при сжатии и растяжении

Механическая стыковка прутьев в каркасе для ж/б изделий проводится один из следующих способов:

Наложением прямых стержней друг на друга;
Нахлест прута с прямым концом со сваркой или механическим креплением на всем перепуске поперечных стержней;
Механическое и сварное крепление стержней с загнутыми в виде крючков, петель и лап законцовками.

Применение гладкой арматуры требует вязать ее внахлест или сваривать с поперечными прутьями каркаса.

Требования к вязке прутьев внахлест:

Необходимо вязать стержни с соблюдением длины наложения прутьев;
Соблюдать нахождение мест вязки в бетоне и перепусков арматуры по отношению друг к другу;

Соблюдение требований СНиП позволит эксплуатировать прочные ж/ плиты в фундаментах с большим и гарантированным сроком службы. Способы ручной вязки арматуры

Местонахождение соединений арматуры внахлест

Нормативные документы не разрешают располагать участки соединения арматуры ввязкой в местах предельных нагрузок и напряжений. Все стыки стержней рекомендуется располагать в железобетонных конструкциях с ненагруженными участками и без приложения напряжений. Для ленточных монолитных фундаментов участки перепуска концов прутьев нужно размещать в локальных участках с без приложения крутящих и изгибающих сил, или с минимальным их вектором. При невозможности выполнения этих требований, длина перепуска армостержней принимается как 90 Ø соединяемой арматуры. Расположение арматуры при вязке

Общая длина всех вязаных перепусков в каркасе зависит от приложенных усилий к прутьям, уровня сцепления с бетоном и напряжений, возникающих по протяженности соединения, а также сил сопротивления в перехлестах армопрутьев. Главный параметр при расчете длины перепуска соединяемой арматуры – диаметр стержня.

Калькулятор

Таблица ниже позволяет без сложных расчетов определить нахлест армирующих прутьев при монтаже армирующего фундаментного каркаса. Почти все значения в таблице приводятся к Ø 30 связываемых армирующих стержней.

Перепуск стержней в Ø
Ø стали класса А 400, мм	Перепуск
Ø стали класса А 400, мм	в Ø	в мм
10	30	300
12	31,6	380
16	30	480
18	32,2	580
22	30,9	680
25	30,4	760
28	30,7	860
32	30	960
36	30,3	1090

Чтобы повысить прочность армокаркаса основания дома, нахлесты в арматуре необходимо правильно располагать по отношению друг к другу. причем контролировать размещение и в горизонтальной, и в вертикальной плоскости в бетоне. Российские и международные нормы и правила рекомендуют по этому поводу делать разнос связок, чтобы в одном разрезе находилось не более 50% нахлестов. Расстояние разнесения, определенное СНиП и ACI, не должно быть больше 130% всей длины стыков армирующих прутьев. Как располагать нахлесты прутьев

Международные требования ACI 318-05 определяют разнесение стыков на расстояние ≥ 61 см. При превышении этого значения вероятность деформирования бетонного фундамента от напряжений и нагрузок значительно возрастает.

Различные методы работы с арматурой

Naviate для Revit
Naviate для Civil 3D
Поддержка и обучение
- Поддержка
  - FAQ Naviate REX Известные проблемы
  - FAQ Отсутствует стороннее средство обновления
- FAQ
- Обучение
- Вебинары
- Советы и хитрости
  - Naviate for Revit Советы и рекомендации (вход)
  - Советы и рекомендации Naviate для Civil 3D
- База знаний (логин)
  - Naviate для Revit - видеоролики
  - Naviate для Revit - Технические документы
  - Naviate для Civil 3D
Сообщество
- Свяжитесь с нами
- События
- Идея
- Новости
- Портал для участников
- Блог: Naviate для Revit
- Блог: Civil 3D и AutoCAD (на шведском языке)
Витрина

What is, Algorithms, Applications, Example

Home
Testing
- - Back
  - Agile Testing
  - BugZilla
  - Cucumber
  - Database Testing
  - ETL Testing
  - Назад
  - JUnit
  - LoadRunner
  - Ручное тестирование
  - Мобильное тестирование
  - Mantis
  - Почтальон
  - QTP
  - Назад
  - Центр качества (ALM)
  - Центр качества (ALM)
  - Управление тестированием
  - TestLink
SAP
- - Назад
  - ABAP
  - APO
  - Начинающий
  - Basis
  - BODS
  - BI
  - BPC
  - CO
  - Назад
  - CRM
  - Crystal Reports
  - QM4000
  - QM4
  - Заработная плата
  - Назад
  - PI / PO
  - PP
  - SD
  - SAPUI5
  - Безопасность
  - Менеджер решений
  - Successfactors
  - Учебники SAP
- Обязательно учите!
  - - Назад
    - Бухгалтерский учет
    - Алгоритмы
    - Android
    - Блокчейн
    - Бизнес-аналитик
    - Создание веб-сайта
    - Облачные вычисления
    - COBOL
    - Встроенные системы
    - 9000 Проектирование встраиваемых систем
    - Учебные пособия по Excel
    - Программирование на Go
    - IoT
    - ITIL
    - Jenkins
    - MIS
    - Сетевые подключения
    - Операционная система
    - Назад
    - Prep
    - PM Prep
    - Управление проектом Salesforce
    - SEO
    - Разработка программного обеспечения
    - VBA
    900 04
- Большие данные
  - - Назад
    - AWS
    - BigData
    - Cassandra
    - Cognos
    - Хранилище данных
    - DevOps Back
    - DevOps Back
    - HBase
      - MongoDB
      - NiFi
  .
  Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство
  
  При предполагаемом размере рынка в 7,35 миллиарда долларов США искусственный интеллект растет не по дням, а по часам. McKinsey прогнозирует, что методы искусственного интеллекта (включая глубокое обучение и обучение с подкреплением) потенциально могут приносить от 3,5 до 5,8 трлн долларов в год в девяти бизнес-функциях в 19 отраслях.
  
  Хотя машинное обучение рассматривается как монолит, эта передовая технология диверсифицирована с различными подтипами, включая машинное обучение, глубокое обучение и современные технологии глубокого обучения с подкреплением.
  
  Что такое обучение с подкреплением?
  
  Обучение с подкреплением - это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений. Агент учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением искусственный интеллект сталкивается с игровой ситуацией. Компьютер пытается найти решение проблемы методом проб и ошибок. Чтобы заставить машину делать то, что хочет программист, искусственный интеллект получает вознаграждение или штрафы за свои действия.Его цель - максимизировать общую награду.
  Хотя дизайнер устанавливает политику вознаграждения, то есть правила игры, он не дает модели никаких подсказок или предложений о том, как решить игру. Модель должна выяснить, как выполнить задачу, чтобы получить максимальную награду, начиная с совершенно случайных испытаний и заканчивая сложной тактикой и сверхчеловеческими навыками. Используя возможности поиска и множество испытаний, обучение с подкреплением в настоящее время является наиболее эффективным способом продемонстрировать творческий потенциал машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением 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 нардового искусственного интеллекта Джерарда Тезауро развивался в шоу 1990-х годов, прогресс все же произошел. Этот ранний прогресс сейчас быстро меняется с появлением новых мощных вычислительных технологий, открывающих путь совершенно новым вдохновляющим приложениям.
  Обучение моделей, управляющих автономными автомобилями, является отличным примером потенциального применения обучения с подкреплением. В идеальном случае компьютер не должен получать инструкции по вождению автомобиля. Программист 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.
  - Например, , в обычных обстоятельствах нам необходимо, чтобы автономное транспортное средство ставило безопасность на первое место, минимизировало время поездки, уменьшало загрязнение, предлагало пассажирам комфорт и соблюдало нормы закона.С другой стороны, в случае с автономным гоночным автомобилем мы уделяем больше внимания скорости, чем комфорту водителя. Программист не может предсказать все, что может случиться в дороге. Вместо того, чтобы строить длинные инструкции «если-то», программист подготавливает агент обучения с подкреплением, чтобы он был способен учиться на системе вознаграждений и штрафов. Агент (другое название алгоритмов обучения с подкреплением, выполняющих задачу) получает вознаграждение за достижение определенных целей.
  - Другой пример: deepsense.ai принял участие в проекте «Учимся бегать», целью которого было обучить виртуального бегуна с нуля. Бегуна является передовой и точной моделью опорно-двигательного аппарата разработана биомеханика лаборатории Стэнфордский Нейромускульной. Обучение агента бегу - это первый шаг к созданию нового поколения протезов ног, которые автоматически распознают характер ходьбы людей и настраиваются, чтобы сделать движение более простым и эффективным. Хотя это возможно и было сделано в лабораториях Стэнфорда, жесткая привязка всех команд и прогнозирование всех возможных схем ходьбы требует большой работы от высококвалифицированных программистов.
  Чтобы узнать больше о реальных приложениях обучения с подкреплением, прочтите эту статью.
  
  Проблемы с обучением с подкреплением
  
  Основная проблема в обучении с подкреплением заключается в подготовке среды моделирования, которая в значительной степени зависит от выполняемой задачи. Когда модель должна стать сверхчеловеческой в играх Chess, Go или Atari, подготовка среды моделирования относительно проста. Когда дело доходит до создания модели, способной управлять автономным автомобилем, создание реалистичного симулятора имеет решающее значение, прежде чем позволить автомобилю ездить по улице.Модель должна выяснить, как затормозить или избежать столкновения в безопасных условиях, когда жертва даже тысячи автомобилей обходится с минимальными затратами. Перенос модели из тренировочной среды в реальный мир - вот где все усложняется.
  Масштабирование и настройка нейронной сети, управляющей агентом, - еще одна проблема. Нет другого способа общаться с сетью, кроме как через систему вознаграждений и штрафов. Это, в частности, может привести к катастрофическому забыванию , где приобретение новых знаний приводит к удалению некоторых старых из сети (читать дальше в этом выпуске, 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» прыгает, как кенгуру, вместо того, чтобы делать то, что от него ожидалось - ходить - 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 завершать 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 - это форма ИИ, в которой компьютерам дается возможность постепенно улучшать выполнение конкретной задачи с помощью данных без непосредственного программирования (это определение Артура Ли Самуэля.Он ввел термин «машинное обучение», которое бывает двух типов: машинное обучение с учителем и без учителя.
  Машинное обучение с учителем происходит, когда программист может предоставить метку для каждого обучающего ввода в систему машинного обучения.
  - Пример - путем анализа исторических данных, взятых с угольных шахт, deepsense.ai подготовил автоматизированную систему для прогнозирования опасных сейсмических событий за 8 часов до их возникновения. Записи сейсмических событий были взяты на 24 угольных шахтах, которые собирали данные в течение нескольких месяцев.Модель смогла определить вероятность взрыва, проанализировав показания за предыдущие 24 часа.
  Некоторые шахты можно точно определить по их основным значениям рабочей высоты. Чтобы затруднить идентификацию, мы добавили гауссов шум
  
  С точки зрения ИИ, одна модель выполняла одну задачу с уточненным и нормализованным набором данных. Чтобы узнать больше об этой истории, прочитайте наш блог.
  Обучение без учителя происходит, когда модели предоставляются только входные данные, но нет явных меток.Он должен рыться в данных и находить скрытую структуру или взаимосвязи внутри. Дизайнер может не знать, что это за структура или что найдет модель машинного обучения.
  - В качестве примера мы использовали прогноз оттока. Мы проанализировали данные о клиентах и разработали алгоритм для группировки похожих клиентов. Однако мы не сами выбирали группы. Позже мы смогли определить группы высокого риска (с высоким уровнем оттока), и наш клиент знал, к каким клиентам им следует обратиться в первую очередь.
  - Другой пример обучения без учителя - обнаружение аномалии, когда алгоритм должен определить элемент, который не вписывается в группу. Это может быть некорректный продукт, потенциально мошенническая транзакция или любое другое событие, связанное с нарушением нормы.
  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 могут сравниться с человеческим мозгом. Каждый уровень использует результат предыдущего в качестве входных данных, и вся сеть обучается как единое целое. Основная концепция создания искусственной нейронной сети не нова, но только недавно современное оборудование обеспечило достаточную вычислительную мощность для эффективного обучения таких сетей на достаточном количестве примеров.Расширенное внедрение привело к появлению таких фреймворков, как TensorFlow, Keras и PyTorch, которые сделали построение моделей машинного обучения намного более удобным.
  - Пример: deepsense.ai разработал модель на основе глубокого обучения для Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA). Он был разработан для распознавания китов по аэрофотоснимкам, сделанным исследователями. Для получения дополнительной информации об этом исчезающем виде и работе deepsense.ai с NOAA прочтите нашу запись в блоге.С технической точки зрения распознавание конкретного экземпляра китов по аэрофотоснимкам - это чистое глубокое обучение. Решение состоит из нескольких моделей машинного обучения, выполняющих отдельные задачи. Первый отвечал за поиск головы кита на фотографии, в то время как второй нормализовал фотографию, разрезая и поворачивая ее, что в конечном итоге обеспечило единый вид (фотография на паспорт) одного кита.
  Третья модель отвечала за распознавание определенных китов по фотографиям, которые были подготовлены и обработаны ранее.Сеть, состоящая из 5 миллионов нейронов, располагалась на кончике капота. Более 941000 нейронов искали голову и более 3 миллионов нейронов были использованы для классификации конкретного кита. Это более 9 миллионов нейронов, выполняющих задачу, что может показаться большим количеством, но бледнеет по сравнению с более чем 100 миллиардами нейронов, работающих в человеческом мозгу. Позже мы использовали аналогичное решение на основе глубокого обучения для диагностики диабетической ретинопатии с использованием изображений сетчатки глаза пациентов.
  Обучение с подкреплением , как указано выше, использует систему вознаграждений и штрафов, чтобы заставить компьютер решить проблему самостоятельно.Участие человека ограничивается изменением окружающей среды и настройкой системы вознаграждений и штрафов. Поскольку компьютер максимизирует вознаграждение, он склонен искать неожиданные способы сделать это. Вовлеченность человека направлена на то, чтобы предотвратить использование системы и побудить машину выполнять задачу ожидаемым образом. Обучение с подкреплением полезно, когда нет «правильного способа» выполнить задачу, но есть правила, которым модель должна следовать, чтобы правильно выполнять свои обязанности. Возьмем, к примеру, дорожный кодекс.
  
  В частности, если искусственный интеллект 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 обучиться с помощью системы 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. The New York Times описала, как машинное обучение улучшило качество машинного перевода.
  
  Сводка
  
  Обучение с подкреплением, несомненно, является передовой технологией, которая может изменить наш мир. Однако его не нужно использовать в каждом случае. Тем не менее, обучение с подкреплением кажется наиболее вероятным способом сделать машину творческой, поскольку поиск новых, инновационных способов выполнения ее задач на самом деле и есть творчество.Это уже происходит: теперь знаменитая AlphaGo DeepMind выполняла ходы, 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.
  .
  применений обучения с подкреплением в реальном мире | автор: garychl
  
  II. Приложения
  
  Эта часть написана для обычных читателей. В то же время он будет более ценным для читателей, знакомых с RL.
  
  Управление ресурсами в компьютерных кластерах
  
  Разработка алгоритмов распределения ограниченных ресурсов для различных задач является сложной задачей и требует эвристики, созданной человеком. В документе «Управление ресурсами с глубоким обучением с подкреплением» [2] показано, как использовать RL для автоматического обучения распределению и планированию ресурсов компьютера для ожидающих заданий с целью минимизировать среднее замедление выполнения задания.
  
  Пространство состояний было сформулировано как текущее распределение ресурсов и профиль ресурсов заданий. Для области действия они использовали уловку, позволяющую агенту выбирать более одного действия на каждом временном шаге. Вознаграждение представляло собой сумму (-1 / продолжительность работы) по всем заданиям в системе. Затем они объединили алгоритм REINFORCE и базовое значение, чтобы вычислить градиенты политики и найти лучшие параметры политики, которые дают распределение вероятностей действий для минимизации цели.Щелкните здесь, чтобы просмотреть код на Github.
  
  Управление светофором
  
  В статье «Многоагентная система на основе обучения с подкреплением для управления сигналами сетевого трафика» [3] исследователи попытались разработать контроллер светофора для решения проблемы перегрузки. Однако, протестированные только в смоделированной среде, их методы показали лучшие результаты, чем традиционные методы, и пролили свет на потенциальное использование многоагентного RL при проектировании системы трафика.
  Транспортная сеть с пятью перекрестками.Источник.
  Пять агентов были размещены в транспортной сети с пятью перекрестками, с агентом RL на центральном перекрестке для управления сигнализацией трафика. Состояние было определено как восьмимерный вектор, каждый элемент которого представляет относительный транспортный поток на каждой полосе движения. Агенту было доступно восемь вариантов выбора, каждый из которых представляет комбинацию фаз, а функция вознаграждения была определена как уменьшение задержки по сравнению с предыдущим временным шагом. Авторы использовали DQN, чтобы узнать значение Q пар {состояние, действие}.
  
  Робототехника
  
  Существует огромная работа по применению RL в робототехнике. Читателям предлагается обратиться к [10] для обзора RL в робототехнике. В частности, [11] обучил робота изучать правила сопоставления необработанных видеоизображений с действиями робота. Изображения RGB подавались на CNN, а выходными данными были крутящий момент двигателя. Компонент RL представлял собой управляемый поиск политик для генерации обучающих данных, полученных из его собственного распределения состояний.
  Демо статьи.
  Конфигурация веб-системы
  
  В веб-системе имеется более 100 настраиваемых параметров, и процесс настройки параметров требует наличия опытного оператора и многочисленных проверок на наличие ошибок.В статье «Подход с подкреплением к автоконфигурации онлайн-веб-системы» [5] была показана первая попытка автономной реконфигурации параметров в многоуровневых веб-системах в динамических средах на основе виртуальных машин.
  
  Процесс реконфигурации можно сформулировать как конечный MDP. Пространство состояний представляло собой конфигурацию системы, пространство действий - {увеличение, уменьшение, сохранение} для каждого параметра, а вознаграждение определялось как разница между заданным целевым временем отклика и измеренным временем отклика.Авторы использовали безмодельный алгоритм Q-обучения для выполнения задачи.
  
  Хотя авторы использовали некоторые другие методы, такие как инициализация политики, чтобы исправить большое пространство состояний и вычислительную сложность проблемы, вместо потенциальных комбинаций RL и нейронной сети, считается, что новаторская работа проложила путь для будущих исследований в эта зона.
  
  Химия
  
  RL также может применяться для оптимизации химических реакций. [4] показали, что их модель превосходит современные алгоритмы, и обобщены на разные базовые механизмы в статье «Оптимизация химических реакций с помощью глубокого обучения с подкреплением».
  
  В сочетании с LSTM для моделирования функции политики агент RL оптимизировал химическую реакцию с помощью марковского процесса принятия решений (MDP), характеризуемого {S, A, P, R}, где S - набор экспериментальных условий (например, температура, pH и т. д.), A - набор всех возможных действий, которые могут изменить условия эксперимента, P - вероятность перехода от текущего условия эксперимента к следующему условию, а R - награда, которая является функцией состояния.
  
  Приложение отлично подходит для демонстрации того, как RL может сократить трудоемкую работу, выполняемую методом проб и ошибок, в относительно стабильной среде.
  
  Персонализированные рекомендации
  
  Предыдущая работа над новостными рекомендациями столкнулась с рядом проблем, включая быстро меняющуюся динамику новостей, пользователям быстро надоедает, а показатель CTR не может отражать уровень удержания пользователей. Guanjie et al. применили RL в системе рекомендаций новостей в документе, озаглавленном «DRN: Структура глубокого обучения с подкреплением для рекомендаций новостей» для борьбы с проблемами [1].
  
  На практике они создали четыре категории функций, а именно: A) функции пользователя и B) функции контекста как характеристики состояния среды и C) функции новостей пользователя и D) функции новостей как функции действий.Четыре характеристики были введены в Deep Q-Network (DQN) для расчета Q-значения. Список новостей был выбран для рекомендации на основе Q-значения, и нажатие пользователя на новости было частью вознаграждения, полученного агентом RL.
  
  Авторы также использовали другие методы для решения других сложных проблем, включая воспроизведение памяти, модели выживания, Dueling Bandit Gradient Descent и так далее. Пожалуйста, обратитесь к бумаге для получения подробной информации.
  
  Торги и реклама
  
  Исследователи из Alibaba Group опубликовали статью «Назначение ставок в реальном времени с многоагентным подкрепляющим обучением в медийной рекламе» [6] и заявили, что их распределенное кластерное решение для многоагентных торгов (DCMAB) достигло многообещающие результаты, и поэтому они планируют провести живое тестирование на платформе Taobao.
  
  Подробности реализации оставлены на усмотрение пользователей. Вообще говоря, рекламная платформа Taobao - это место, где продавцы могут делать ставки, чтобы показывать рекламу покупателям. Это может быть проблема с несколькими агентами, потому что продавцы делают ставки друг против друга, и их действия взаимосвязаны. В документе продавцы и клиенты были сгруппированы в разные группы, чтобы уменьшить вычислительную сложность. Пространство состояний агентов показало статус затрат-доходов агентов, пространство действий было предложением (непрерывным), а вознаграждение было доходом, вызванным кластером клиентов.
  Алгоритм DCMAB. Источник: https://arxiv.org/pdf/1802.09756.pdf
  В статье также изучались другие вопросы, в том числе влияние различных настроек вознаграждения (корыстные или согласованные) на доходы агентов.
  
  Games
  
  RL так хорошо известен в наши дни, потому что это основной алгоритм, используемый для решения различных игр и иногда для достижения сверхчеловеческой производительности.
  RL против линейной модели против человека. Щелкните здесь, чтобы найти источник.
  Самыми известными должны быть AlphaGo [12] и AlphaGo Zero [13].AlphaGo, обученная бесчисленным человеческим играм, уже достигла сверхчеловеческих качеств, используя сеть ценностей и поиск по дереву Монте-Карло (MCTS) в своей политической сети. Тем не менее, позже исследователи подумали и попробовали более чистый подход RL - обучить его с нуля. Исследователи позволили новому агенту AlphaGo Zero поиграть с самим собой и наконец победить AlphaGo 100–0.
  
  Глубокое обучение
  
  В последнее время можно увидеть все больше и больше попыток объединить RL и другую архитектуру глубокого обучения, и они показали впечатляющие результаты.
  
  Одной из наиболее влиятельных работ в RL является новаторская работа Deepmind по объединению CNN с RL [7]. Поступая таким образом, агент получает возможность «видеть» окружающую среду через сенсорную систему больших измерений, а затем учиться взаимодействовать с ней.
  
  RL и RNN - еще одна комбинация, которую люди использовали для опробования новой идеи. RNN - это тип нейронной сети, у которой есть «воспоминания». В сочетании с RL, RNN дает агентам возможность запоминать вещи. Например, [8] объединил LSTM с RL для создания Deep Recurrent Q-Network (DRQN) для игры в игры для Atari 2600.[4] также использовали RNN и RL для решения задачи оптимизации химических реакций.
  
  Deepmind показал [9], как использовать генеративные модели и RL для создания программ. В модели агент, обученный противником, использовал сигнал в качестве вознаграждения для улучшения действий, вместо распространения градиентов во входное пространство, как при обучении GAN.
  Ввод и созданный результат. См. Источник. .
  Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | by Shweta Bhatt
  
  Обучение с подкреплением (RL) - одна из самых актуальных тем исследований в области современного искусственного интеллекта, и ее популярность только растет. Давайте рассмотрим 5 полезных вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с RL.
  
  Обучение с подкреплением (RL) - это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь от его собственных действий и опыта.
  
  Хотя как контролируемое обучение, так и обучение с подкреплением используют сопоставление между вводом и выводом, в отличие от контролируемого обучения, где обратная связь, предоставляемая агенту, представляет собой правильный набор действий для выполнения задачи, обучение с подкреплением использует вознаграждений и наказаний в качестве сигналов для положительного и отрицательное поведение.
  
  По сравнению с обучением без учителя, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель обучения без учителя состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действий, которая максимизирует общую совокупную награду агента .На рисунке ниже показан цикл обратной связи «действие-вознаграждение» типовой модели RL.
  
  Вот некоторые ключевые термины, которые описывают основные элементы проблемы RL:
  
  Среда - Физический мир, в котором работает агент
  
  Состояние - Текущая ситуация агента
  
  Вознаграждение - Обратная связь от среда
  
  Политика - Метод сопоставления состояния агента действиям
  
  Значение - Будущее вознаграждение, которое агент получит, выполняя действие в определенном состоянии
  
  Проблема RL может быть лучше всего объяснена с помощью игр.Давайте возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть еду в сетке, избегая при этом призраков на своем пути. В этом случае сеточный мир - это интерактивная среда для агента, в которой он действует. Агент получает награду за поедание еды и наказание, если его убивает призрак (проигрывает в игре). Состояния - это местоположение агента в мире сетки, а общая совокупная награда - это агент, выигравший игру.
  
  Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой изучения новых состояний, одновременно максимизируя свою общую награду.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы уравновесить и то и другое, лучшая общая стратегия может включать в себя краткосрочные жертвы. Таким образом, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.
  
  Марковские процессы принятия решений (MDP) - это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний S среды, набора возможных действий A (s) в каждом состоянии, действительной функции вознаграждения R (s) и модели перехода P (s ’, s | a).Однако в реальных условиях окружающей среды, скорее всего, не хватает каких-либо предварительных знаний о динамике окружающей среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.
  
  Q-Learning - это широко используемый подход без моделей, который можно использовать для создания самовоспроизводящегося агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое обозначает значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значения является ядром алгоритма Q-обучения.
  
  Вот видео-демонстрация агента PacMan, который использует глубокое обучение с подкреплением.
  
  Q-Learning и SARSA (State-Action-Reward-State-Action) - два широко используемых алгоритма RL без моделей. Они различаются своими стратегиями разведки, в то время как их стратегии эксплуатации схожи. В то время как Q-обучение - это метод вне политики, в котором агент изучает значение на основе действия a *, полученного из другой политики, SARSA - это метод на основе политики, при котором он изучает значение на основе своего текущего действия a , полученного из его текущая политика.Эти два метода просты в реализации, но им не хватает универсальности, поскольку они не позволяют оценивать значения для невидимых состояний.
  
  Это можно преодолеть с помощью более совершенных алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQNs) , которые используют нейронные сети для оценки Q-значений. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.
  
  Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG) - это не связанный с политикой алгоритм, не связанный с политикой, алгоритм критика субъектов, который решает эту проблему путем изучения политик в многомерных пространствах непрерывных действий.На рисунке ниже представлена архитектура "актер-критик" .
  
  Так как RL требует большого количества данных, поэтому он наиболее применим в областях, где смоделированные данные легко доступны, например, игровой процесс, робототехника.
  
  RL довольно широко используется при создании ИИ для компьютерных игр. AlphaGo Zero - первая компьютерная программа, победившая чемпиона мира в древней китайской игре го. Другие включают игры ATARI, Backgammon и т. Д.
  
  В робототехнике и промышленной автоматизации RL используется, чтобы позволить роботу создать для себя эффективную адаптивную систему управления, которая учится на собственном опыте и поведении.Работа DeepMind над Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Policy updates является хорошим примером того же. Посмотрите это интересное демонстрационное видео.
  
  Другие приложения RL включают механизмы резюмирования абстрактного текста, диалоговые агенты (текст, речь), которые могут учиться на взаимодействиях с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальную политику лечения в здравоохранении, и основанные на RL агенты для онлайн-торговли акциями.
  
  Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.
  
  Обучение с подкреплением - Введение , книга отца обучения с подкреплением - Ричарда Саттона и его научного руководителя Эндрю Барто . Онлайн-черновик книги доступен здесь.
  
  Учебные материалы из Дэвид Сильвер , включая видеолекции, - отличный вводный курс по RL.
  
  Вот еще одно техническое руководство по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI / Berkeley AI Research Lab).
  
  Чтобы приступить к созданию и тестированию агентов RL, могут быть полезны следующие ресурсы.
  
  Этот блог о том, как обучить агент нейронной сети ATARI Pong с градиентами политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего лишь с 130 строками кода Python.
  
  DeepMind Lab - это платформа с открытым исходным кодом, похожая на трехмерную игру, созданную для агентных исследований искусственного интеллекта в богатой моделируемой среде.
  
  Project Malmo - еще одна платформа для экспериментов с ИИ для поддержки фундаментальных исследований в области ИИ.
  
  OpenAI gym - это набор инструментов для создания и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
  
  .
  Введение в различные алгоритмы обучения с подкреплением. Часть I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG) | by Kung-Hsiang, Huang (Steeve)
  
  Обычно установка RL состоит из двух компонентов: агента и среды.
  Иллюстрация обучения с подкреплением (https://i.stack.imgur.com/eoeSq.png)
  Затем среда относится к объекту, над которым действует агент (например, к самой игре в игре Atari), а агент представляет Алгоритм RL. Среда начинается с отправки состояния агенту, который затем на основе своих знаний предпринимает действия в ответ на это состояние.После этого среда отправляет пару следующих состояний и вознаграждение обратно агенту. Агент обновит свои знания с помощью награды, возвращаемой средой, чтобы оценить свое последнее действие. Цикл продолжается до тех пор, пока среда не отправит терминальное состояние, которое заканчивается эпизодом.
  
  Большинство алгоритмов RL следуют этому шаблону. В следующих параграфах я кратко расскажу о некоторых терминах, используемых в RL, чтобы облегчить наше обсуждение в следующем разделе.
  
  Определение
  
  Действие (A): все возможные действия, которые может предпринять агент.
  
  Состояние (S): текущая ситуация, возвращаемая средой.
  
  Награда (R): немедленный возврат из среды для оценки последнего действия.
  
  Политика (π): Стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния.
  
  Стоимость (V): ожидаемая долгосрочная доходность с учетом скидки, в отличие от краткосрочного вознаграждения R. Vπ (s) определяется как ожидаемая долгосрочная доходность π политики раскола текущего состояния.
  
  Значение Q или значение действия (Q): значение Q аналогично значению Value, за исключением того, что оно принимает дополнительный параметр, текущее действие a . Qπ (s, a) относится к долгосрочному возврату текущего состояния s , предпринимая действия a в соответствии с политикой π.
  
  Без модели по сравнению с На основе модели
  
  Модель предназначена для моделирования динамики окружающей среды. То есть модель изучает вероятность перехода T (s1 | (s0, a)) из пары текущего состояния s 0 и действия a в следующее состояние s 1 . Если вероятность перехода успешно изучена, агент будет знать, насколько вероятно войти в определенное состояние с учетом текущего состояния и действия.Однако алгоритмы, основанные на моделях, становятся непрактичными по мере роста пространства состояний и пространства действий (S * S * A для табличной настройки).
  
  С другой стороны, алгоритмы без моделей полагаются на метод проб и ошибок для обновления своих знаний. В результате ему не требуется место для хранения всей комбинации состояний и действий. Все алгоритмы, обсуждаемые в следующем разделе, попадают в эту категорию.
  
  Соответствие политике и политике Вне политики
  
  Агент в соответствии с политикой изучает значение на основе своего текущего действия a, производного от текущей политики, тогда как его противоположная часть изучает его на основе действия a *, полученного из другой политики.В Q-обучении такой политикой является жадная политика. (Мы поговорим об этом подробнее в Q-Learning и SARSA)
  
  2.1 Q-Learning
  
  Q-Learning - это внеполитический, не модельный алгоритм RL, основанный на хорошо известном уравнении Беллмана:
  Уравнение Беллмана (https : //zhuanlan.zhihu.com/p/21378532? refer = intelligentunit)
  E в приведенном выше уравнении относится к математическому ожиданию, а ƛ - к коэффициенту дисконтирования. Мы можем переписать его в виде Q-значения:
  Уравнение Беллмана в форме Q-значения (https: // zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer=intelligentunit)
  Оптимальное значение Q, обозначенное как Q *, может быть выражено как:
  Оптимальное значение Q (https://zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer= Intelligentunit)
  Цель состоит в том, чтобы максимизировать Q-значение. Прежде чем углубиться в метод оптимизации Q-value, я хотел бы обсудить два метода обновления значений, которые тесно связаны с Q-обучением.
  
  Итерация политики
  
  Итерация политики запускает цикл между оценкой политики и ее улучшением.
  Итерация политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)
  Оценка политики оценивает функцию ценности V с помощью жадной политики, полученной в результате последнего улучшения политики. С другой стороны, улучшение политики обновляет политику действием, которое максимизирует V для каждого состояния. Уравнения обновления основаны на уравнении Беллмана. Он продолжает повторяться до схождения.
  Псевдокод для изменения политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)
  Итерация значения
  
  Итерация значения содержит только один компонент.Он обновляет функцию ценности V на основе оптимального уравнения Беллмана.
  Оптимальное уравнение Беллмана (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582) Псевдокод для изменения значений (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)
  После итерация сходится, оптимальная политика напрямую получается путем применения функции максимального аргумента для всех состояний.
  
  Обратите внимание, что эти два метода требуют знания вероятности перехода p , что указывает на то, что это алгоритм на основе модели.Однако, как я упоминал ранее, алгоритм на основе модели страдает проблемой масштабируемости. Так как же Q-Learning решает эту проблему?
  Q-Learning Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)
  α относится к скорости обучения (т.е. насколько быстро мы приближается к цели). Идея Q-Learning во многом основана на итерациях значений. Однако уравнение обновления заменяется приведенной выше формулой. В результате нам больше не нужно беспокоиться о вероятности перехода.
  Псевдокод Q-обучения (https://martin-thoma.com/images/2016/07/q-learning.png)
  Обратите внимание, что следующее действие a ' выбрано для максимизации Q-значения следующего состояния. следования текущей политике. В результате Q-обучение относится к категории вне политики.
  
  2.2 Состояние-действие-награда-государство-действие (SARSA)
  
  SARSA очень напоминает Q-обучение. Ключевое различие между SARSA и Q-Learning заключается в том, что SARSA - это алгоритм, соответствующий политике. Это означает, что SARSA изучает значение Q на основе действия, выполняемого текущей политикой, а не жадной политикой.
  SARSA Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)
  Действие a_ (t + 1) - это действие, выполняемое в следующее состояние s_ (t + 1) согласно текущей политике.
  Псевдокод SARSA (https://martin-thoma.com/images/2016/07/sarsa-lambda.png)
  Из псевдокода выше вы можете заметить, что выполняется выбор двух действий, которые всегда соответствуют текущей политике. Напротив, Q-обучение не имеет ограничений для следующего действия, пока оно максимизирует Q-значение для следующего состояния.Следовательно, SARSA - это алгоритм, основанный на политике.
  
  2.3 Deep Q Network (DQN)
  
  Хотя Q-обучение - очень мощный алгоритм, его основной недостаток - отсутствие общности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно, по сути, напоминает динамическое программирование. Это указывает на то, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не имеет возможности оценивать значение для невидимых состояний.Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, введя нейронную сеть.
  
  DQN использует нейронную сеть для оценки функции Q-value. Входом для сети является ток, а выходом - соответствующее значение Q для каждого действия.
  DQN Пример Atari (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)
  В 2013 году DeepMind применил DQN к игре Atari, как показано на рисунке выше. Входными данными является необработанное изображение текущей игровой ситуации. Он прошел через несколько слоев, включая сверточный слой, а также полностью связанный слой.Результатом является Q-значение для каждого действия, которое может предпринять агент.
  
  Вопрос сводится к следующему: Как мы обучаем сеть?
  
  Ответ заключается в том, что мы обучаем сеть на основе уравнения обновления Q-обучения. Напомним, что целевое Q-значение для Q-обучения:
  Целевое Q-значение (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)
  ϕ эквивалентно состоянию s, в то время как обозначает параметры в нейронной сети, которые не входят в область нашего обсуждения.Таким образом, функция потерь для сети определяется как квадрат ошибки между целевым значением Q и выходным значением Q из сети.
  Псевдокод DQN (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)
  Еще два метода также важны для обучения DQN:
  
  Experience Replay : Поскольку обучающие образцы в типичном RL настройки сильно коррелированы и менее эффективны для данных, это приведет к более сложной конвергенции для сети. Одним из способов решения проблемы распространения образцов является воспроизведение опыта.По сути, образцы переходов сохраняются, которые затем случайным образом выбираются из «пула переходов» для обновления знаний.
  
  Отдельная целевая сеть : Целевая Q-сеть имеет ту же структуру, что и сеть, оценивающая значение. Каждые шаги C, согласно приведенному выше псевдокоду, целевая сеть сбрасывается на другую. Таким образом, колебания становятся менее сильными, что приводит к более стабильным тренировкам.
  
  2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)
  
  Хотя DQN добилась огромного успеха в задачах более высокого измерения, таких как игра Atari, пространство действий все еще остается дискретным.Однако для многих задач, представляющих интерес, особенно для задач физического контроля, пространство действий является непрерывным. Если вы слишком точно распределите пространство действия, вы получите слишком большое пространство действия. Например, предположим, что степень свободной случайной системы равна 10. Для каждой степени вы делите пространство на 4 части. У вас будет 4¹⁰ = 1048576 действий. Также чрезвычайно сложно сходиться в таком большом пространстве действий.
  
  DDPG опирается на архитектуру «актер-критик» с двумя одноименными элементами: актер и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, то есть для определения наилучшего действия для определенного состояния.
  Функция политики (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)
  Критик используется для оценки функции политики, оцененной субъектом в соответствии с ошибкой временной разницы (TD).
  Ошибка разницы во времени (http://proceedings.mlr.press/v32/silver14.pdf)
  Здесь строчные буквы v обозначают политику, выбранную субъектом. Знакомо? Да! Это похоже на уравнение обновления Q-обучения! TD-обучение - это способ научиться предсказывать значение в зависимости от будущих значений данного состояния.Q-обучение - это особый тип TD-обучения для изучения Q-ценности.
  Архитектура актера-критика (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)
  DDPG также заимствует идеи воспроизведения опыта и отдельной целевой сети от DQN . Другой проблемой для DDPG является то, что он редко выполняет исследование действий. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.
  Action Noise (слева), Parameter Noise (справа) (https: //blog.openai.com / better-exploration-with-parameter-noise /)
  Утверждается, что добавление в пространство параметров лучше, чем в пространство действий, согласно этой статье, написанной OpenAI. Один из часто используемых шумов - это случайный процесс Орнштейна-Уленбека.
  Псевдокод DDPG (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)
  Я обсудил некоторые базовые концепции Q-обучения, SARSA, DQN и DDPG. В следующей статье я продолжу обсуждать другие современные алгоритмы обучения с подкреплением, включая NAF, A3C и т. Д.В конце я кратко сравним каждый из рассмотренных мной алгоритмов. Если у вас возникнут какие-либо проблемы или вопросы относительно этой статьи, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или подписываться на меня в твиттере.
  .
  Смотрите также
  
  Расчет количества арматуры для монолитного перекрытия
  
  Как сколько дырок делать на фундаменте дома
  
  Таблица группы грунтов классификация для смет
  
  Размеры 50 кг мешка
  
  Прокладки для газа какие лучше
  
  Смазка для опалубки
  
  Состав смеси для фундамента
  
  Когда самый низкий уровень грунтовых вод
  
  План 9 этажки
  
  Расчет земельного налога
  
  Программа для расчета окон пвх

Новые обзоры

Перфорированный крепеж в Санкт-Петербурге

Что из себя представляет ведение бухгалтерии

Заклепки вытяжные в Санкт-Петербурге

Металлопрокатная продукция: двигатель экономики

Обзор аппаратов плазменной резки

Приборы контроля характеристик железобетонных конструкций

Недостатки фундаментов, возведенных на винтовых сваях

Решение проблемы отведения сточной воды от участка

Замена и установка сантехники – работа для профессионалов

Блоги

Способ привлечения персонала: аутстаффинг персонала

Меры предосторожности при использовании ядохимикатов

Как определить качественную и некачественную тротуарную плитку

Амортизационные расходы на износ форм тротуарной плитки

Работа в мастерской по изготовлению тротуарной плитки

Влияние пигмента на себестоимость тротуарной плитки

Главное меню

Снип арматурные работы вязка арматуры

таблицы размеров стыковки всех диаметров по СНиП, правила соединения перехлеста

Виды соединений

Соединение прутьев методом сварки

Стыковка арматуры методом вязки

Важные нюансы и требования для соединения вязкой

Нахлест при разных условиях

Снип арматурные работы вязка арматуры. Вязка арматуры. ArmaturaSila.ru

Нахлест арматуры при вязке

Длина перехлеста

Рекомендации по вязке арматуры нахлестом

Арматурные работы: главные этапы и их характеристика

Требования к арматурной стали

Подготовительный этап арматурных работ при бетонировании

Виды сварочных работ по соединению арматурных деталей в единое изделие

Способы механического соединения элементов арматуры

Арматурные работы. Допуски при укладке по СП (СНиП)

Расстояние между арматурой по СП 63.13330 (СНиП 52-01-2003)

Требования к минимальному расстоянию между стержнями арматуры

Требования к максимальному расстоянию между стержнями арматуры

Для продольной арматуры

Для поперечной арматуры

СНиП 52-01-2003 «Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения»

Нахлест арматуры при вязке таблица

Нормативное основание и типы соединений

Соединение армостержней свариванием

Соединение внахлест вязанием

Местонахождение соединений арматуры внахлест

Различные методы работы с арматурой

What is, Algorithms, Applications, Example

Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство

Что такое обучение с подкреплением?

Примеры обучения с подкреплением

Проблемы с обучением с подкреплением

Чем отличается обучение с подкреплением от глубокого и машинного обучения?

Заключение

Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?

Сводка

применений обучения с подкреплением в реальном мире | автор: garychl

Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | by Shweta Bhatt

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

Определение

Без модели по сравнению с На основе модели

Соответствие политике и политике Вне политики

2.1 Q-Learning

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

2.3 Deep Q Network (DQN)

2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)

Смотрите также