Главное меню

Защитный слой арматуры в фундаменте


Защитный слой бетона для арматуры в фундаменте

Фундамент – основа любого здания, от которой зависит прочность и долговечность всего строения в целом. То есть значение этого «нулевого цикла» строительства – сложно переоценить: всё должно быть выполнено на основании расчетов и со строгим соблюдением всех установленных правил.

Защитный слой бетона для арматуры в фундаментеЗащитный слой бетона для арматуры в фундаменте

 Самым, пожалуй, универсальным, и оттого – наиболее популярным у частных застройщиков является ленточный фундамент. Довольно широко в последнее время применяется и плитная разновидность. Органичное сочетание монолитного бетона и правильно смонтированного армирующего каркаса обеспечивает надежность основы для дальнейшего строительства. Но арматурные пруты, придающие необходимую пространственную жёсткость железобетонной конструкции, сами нуждаются в определенной защите. Это налагает дополнительные требования к формированию каркаса. А если точнее – должен обязательно выдерживаться защитный слой бетона для арматуры в фундаменте.

Это вовсе не мелочь, как могут подумать некоторые начинающие строители. И толщина этого слоя тоже подчиняется определенным правилам, о которых как раз и пойдет речь в настоящей публикации.

Для чего необходим бетонный защитный слой

Если посмотреть на чертежи или фотографии правильно смонтированных армирующих каркасов будущих железобетонных конструкций, подготовленных к заливке раствора, то можно сразу заметить, что арматурные пруты никогда не касаются стенок опалубки. Таким образом, после заполнения бетоном и его созревания между металлическими деталями и краем конструкции всегда получается прослойка определенной толщины. Именно она в технической документации и в практике строительства и называется «защитным слоем».

Армирующий каркас компенсирует недостаток бетона – низкую прочность при нагрузках на растяжение или излом. То есть надёжность конструкции в равной мере зависит и от качества бетонирования, и от правильности ее армирования.

Сами по себе арматурные пруты, изготовленные в соответствии с ГОСТ, обладают необходимым запасом прочности и рассчитаны на длительную эксплуатацию. Однако, сталь неустойчива к воздействию на нее химических соединений и влаги – от коррозии избавиться полностью не удается. Ну а если делать каркас из металла, не подвергающегося коррозии, то такое строительство становится чрезвычайно дорогим – нерентабельным.

Цены на арматуру

арматура

Оцинкованная арматура – значительно дороже обычной, но все равно не дающая полной гарантии защищённости от развития коррозионных процессовОцинкованная арматура – значительно дороже обычной, но все равно не дающая полной гарантии защищённости от развития коррозионных процессов

Для максимально возможного снижения негативного влияния на металл используются способы антикоррозийной обработки арматурного прута — оцинкованием и оксидированием. Но и подобный подход тоже дешевым не назовешь, да и не дает он абсолютной застрахованности от возникновения коррозийных процессов. Это связано с тем, что защитная пленка не обладает слишком высокой прочностью, так как ее толщина составляет всего несколько микрон. Поэтому неаккуратная транспортировка или сварка легко нарушают целостность покрытия. Теряется защита и на торцах  в местах реза прутов.

Заполнение опалубки бетонным раствором: острые края заполнителя – щебенки также способны повредить тонкое антикоррозионное покрытие арматурыЗаполнение опалубки бетонным раствором: острые края заполнителя – щебенки также способны повредить тонкое антикоррозионное покрытие арматуры

Еще одной опасностью для защитного слоя на арматуре являются наполнители бетонного раствора, представляющие собой щебень или гравий. При заполнении опалубки с установленным в ней арматурным каркасом грубым бетонным раствором, острые края камня легко повреждают гальванический или цинковый слой.

А так ли опасна коррозия арматурного каркаса? Может, особой беды в этом и нет?

Увы, но опасность действительно велика. И дело даже не столько в том, что сами пруты теряют свои прочностные характеристики – чтобы такая потеря стала ощутимой, потребуется немало времени (хотя и этот аспект нельзя сбрасывать со счетов).

Но очаги коррозии внутри железобетонной конструкции неизбежно ведут к появлению внутренних пустот. Сначала, вроде бы, небольших, но довольно быстро расширяющихся, превращающихся в трещины, которые под действием влаги и отрицательных температур приводят к эрозии, разрушению, осыпанию бетона. А вот это уже – беда серьезная, требующая принятия срочных мер.

Коррозия арматурного каркаса приводит не только к снижению прочностных характеристик стальных прутов, но довольно быстро может проявиться эрозией и разрушением поверхностного слоя всей железобетонной конструкцииКоррозия арматурного каркаса приводит не только к снижению прочностных характеристик стальных прутов, но довольно быстро может проявиться эрозией и разрушением поверхностного слоя всей железобетонной конструкции

Поэтому арматурный каркас, находящийся внутри бетонного монолита, необходимо в максимальной степени отгородить от проникновения к нему влаги в любом виде. Необходим барьер от агрессивного воздействия различных химических растворов, образующихся вследствие ставшего уже обыденным явлением техногенного загрязнения воздуха и грунта. Кстати, немалую роль в нейтрализации процессов химической коррозии играет щелочная среда, присущая бетону.

Вот в роли такой преграды и выступает прослойка, называемая «защитный бетонный слой». Но этим ее функции не ограничиваются. По сути, правильно созданная прослойка обеспечивает стабильную комплексную «работу» стального прута и бетона.

Цены на цемент

цемент

Итак, защитный бетонный слой выполняет следующие функции:

Толщина этого защитного слоя берется «не с потока». Если она будет меньше установленной нормативами, то металл все равно начнет постепенно разрушаться коррозией. В то же время выдерживать ее чрезмерно большой (не нарушая при этом расчетных размерных параметров арматурного каркаса) – возрастут общие затраты на строительные материалы. Поэтому, необходимо выбрать единственно верный вариант этого параметра, который, как говорилось выше, нормируется СНиП.

Зависит толщина защитного слоя от следующих моментов:

Позаботьтесь о фундаменте – он требует утепления и гидроизоляции!

К сожалению, очень многие неопытные строители игнорируют вопросы дополнительной защиты основания дома от воздействия влаги и отрицательных температур. Чтобы обеспечить максимальную долговечность здания и комфортность проживания в нем необходимо провести комплекс работ по гидроизоляции фундамента тем или иным способом, а затем выполнить и утепление фундамента. Обо всем этом – в специальных публикациях нашего портала.

Расположение арматуры с разной нагрузкой в типовом каркасе ленточного фундаментаРасположение арматуры с разной нагрузкой в типовом каркасе ленточного фундамента

Толщина защитных слоев

Конкретные значения толщины защитного слоя бетона устанавливаются нормативными документами — СНИП и созданными на их основе Сводами Правил. При этом обязательно учитываются особенности железобетонной конструкции, о которых было сказано выше.

Нормативы «разбросаны» по нескольким документам, поэтому попробует все же сделать некую «сублимацию», чтобы картина получилась максимально наглядной.

— Для продольной рабочей арматуры фундаментных балок (ленточных фундаментов) и сборных оснований толщина защитного слоя должна выдерживаться не менее 30 мм.

— Для монолитных фундаментов рекомендуется выполнять бетонную подготовку основания, толщиной 100 мм. Допускается трамбованное песчаное или щебенчатое заполнение с последующей заливкой стяжки. В обоих этих случаях толщина защитного слоя для продольной рабочей арматуры в области подошвы должна составлять не менее 35 мм.

— Если монолитный фундамент, по обоснованным соображениям, будет заливаться без упомянутой выше бетонной подготовки, только на песчано-щебеночную подушку, то защитный слой в области подошвы должен составить не менее 70 мм.

— Для железобетонных конструкций, расположенных в закрытых помещениях с нормальным или пониженным уровнем влажности, для рабочей арматуры достаточно толщины защитного слоя 20 мм.

— То же, но для помещений с повышенным уровнем влажности и без проведения в них специальных дополнительных защитных мероприятий, толщина защитного слоя возрастает до 25 мм.

— Для железобетонных конструкций, расположенных на открытом воздухе, без проведения дополнительных защитных мероприятий, потребуется слой в 30 мм.

— Для конструкций, расположенных в грунте, в том числе и в фундаментах при выполнении бетонной подготовки, устанавливается минимальная толщина слоя в 40 мм.

При использовании сборных элементов толщина защитного слоя для них может быть уменьшена на 5 мм.

Для конструктивной арматуры показатели толщины защитного слоя также могут быть уменьшены на 5 мм по сравнению с нормативами для рабочих прутов. Но при этом все равно соблюдается жесткое правило, чтобы толщина слоя не стала меньше диаметра самой арматуры.

— Толщина защитного слоя для сборных фундаментов и фундаментных балок, вне зависимости от сечения – 30 мм.

— Для монолитных фундаментов, устраиваемых на бетонной подготовке, или без нее, но на скальной грунте – 35 мм.

— Монолитные фундаменты без предварительного выполнения бетонной подготовки – 70 мм.

— Для поперечной, распределительной и конструктивной арматуры, если минимальный размер сечения (высота или ширина) конструкции менее 250 мм, толщина защитного слоя должна составлять не менее 10 мм. При размерах сечения более 250 мм этот параметр возрастает до 15 мм. Понятно, что им в этом случае действует единое правило – толщина не может быть меньше диаметра арматурного прута.

Этим же пособием рекомендуется толщина защитного слоя с торцевых сторон продольных и поперечных арматурных прутьев, проходящий по все длине или ширине железобетонной конструкции.

— Для сборных элементов длиной до 9 метров включительно – 10 мм.

— Для монолитных элементов длиной до 6 метров, при диаметре арматуры до 40 мм – 15 мм.

— Для монолитных элементов длиной свыше 6 метров при диаметре арматурных прутов до 40 мм, а также для конструкций любой длины при диаметре прутов более 40 мм – 20 мм.

Особенности железобетонной конструкцииДопустимая величина отклонения от рекомендуемой толщины защитного слоя
При установленной толщине защитного слоя до 15 мм, и линейных размерах поперечного сечения конструкции:
- до 100 мм+4 мм
- от 101 до 200 мм+5 мм
При установленной толщине защитного слоя от 16 до 20 мм, и линейных размерах поперечного сечения конструкции:
- до 100 мм+ 4 мм; -3 мм
- от 101 до 200 мм+ 8 мм; -3 мм
- от 201 до 300 мм+ 10 мм; -3 мм
- свыше 300 мм+ 15 мм; -3 мм
При установленной толщине защитного слоя свыше 20 мм, и линейных размерах поперечного сечения конструкции:
- до 100 мм+ 4 мм; -5 мм
- от 101 до 200 мм+ 8 мм; -5 мм
- от 201 до 300 мм+ 10 мм; -5 мм
- свыше 300 мм+ 15 мм; -5 мм

Грамотно используя рекомендации всех перечисленных выше руководящих документов, можно правильно спланировать конструкцию армирующего каркаса для фундамента. Никаких послаблений на этот счет (кроме указанных в последней таблице) быть не должно. В противном случае сохранность и долговечность создаваемого фундамента гарантироваться ничем не будет.

Абсолютно безграмотное расположение арматурного каркаса – нижний ярус арматуры вообще не получает никакого защитного слоя, так как лежит на дне траншеиАбсолютно безграмотное расположение арматурного каркаса – нижний ярус арматуры вообще не получает никакого защитного слоя, так как лежит на дне траншеи

Как обеспечивается соблюдение требуемой толщины защитного бетонного слоя

В данной публикации мы не станем подробно останавливаться на иных правилах монтажа арматурного каркаса для фундамента. Это – очень обширная тема, и она хорошо рассмотрена в других статьях нашего портала.

Качество и правильность монтажа армирующего каркаса – залог надежности и долговечности фундамента

Создание армирующей конструкции должно основываться на проведенных расчетах и выполняться в строгом соответствии с установленными нормативами. Вопросам армирования ленточного фундамента посвящена специальная подробная статья нашего портала, в которой приведены и примеры расчетов, и базовые чертежи наиболее сложных узлов. Технологии вязки арматуры под ленточный фундамент уделена отдельная публикация. Ну а если в планах — создание монолитного плитного фундамента – то и на этот счет найдется немало полезной информации.

Если ознакомиться с рекомендуемыми инструкциями (к которым ведут ссылки), то становится понятно, что величина защитного слоя закладывается уже при проведении расчетов каркаса и составлении чертежей будущей арматурной конструкции. Но как соблюсти это уже на практике?

Понятно, что нижний ярус арматуры должен быть приподнят над уровнем дна траншеи (котлована) на необходимую высоту. Полную безграмотность проявляют те «мастера», которые используют в качестве подпорок оставшиеся после монтажа опалубки обрезки доски или бруса. Дерево, во-первых, недолговечно, а во-вторых — не станет преградой для проникновения влаги. И в местах таких опор под подошвой неизбежно появятся очаги распространения коррозии стальной арматуры.

Допустимый, но, скажем прямо, не самый идеальный вариант – использовать для подкладок обломки кирпича или бетона. Все равно «герметичность» защитного слоя в точках опоры будет недостаточной.

Цены на бетономешалку

бетономешалка

Допустимый вариант подпорок под нижний ярус армирующего каркаса – обломки кирпича или старого бетона. Но все же – не без недостатков.Допустимый вариант подпорок под нижний ярус армирующего каркаса – обломки кирпича или старого бетона. Но все же – не без недостатков.

Оптимальным вариантом видится применение специальных полимерных стоек. Они выпускаются различной высоты, то есть имеется возможность подобрать именно такие, какие требуются для данной конструкции. Стоимость их, особенно на фоне общих затрат на создание фундамента — совсем невелика. Но зато они имею полую конструкцию, которая также заполнится бетоном при заливке, и арматура будет «запечатана» бетоном по все длине.

Специальный элемент — пластиковая стойка-«стакан», обеспечивающая требуемую толщину защитного слоя со стороны подошвы фундамента. Наверное, самое практичное и надежное решение проблемы.Специальный элемент — пластиковая стойка-«стакан», обеспечивающая требуемую толщину защитного слоя со стороны подошвы фундамента. Наверное, самое практичное и надежное решение проблемы.

Аналогичным образом удобнее всего поступить и для создания необходимого просвета между внешними продольными прутьями и стеками опалубки. При заливке весьма тяжеловесного бетонного раствора каркас может сместиться, и его требуется надежно зафиксировать в определенном положении. Для этого применяются специальные фиксаторы—«звездочки» требуемого радиуса. Устанавливаются они буквально одним движением, и проблема решается сама собой.

Ознакомьтесь с особенностями выполнения работ, как заливать фундамент зимой, из нашей новой статьи на нашем портале.

Что может быть проще – установить «звездочки»-фиксаторы, и необходимый просвет между арматурой и опалубкой не нарушится при заливке бетонного раствора.Что может быть проще – установить «звездочки»-фиксаторы, и необходимый просвет между арматурой и опалубкой не нарушится при заливке бетонного раствора.

Кстати, можно посмотреть интересный видеосюжет, в котором мастер делится секретом самостоятельного изготовления бетонных фиксаторов для арматуры. Очень неплохой вариант в тех случаях, когда нет возможности приобрести специальные «стаканы» или «звездочки».

Видео: Как можно самостоятельно изготовить фиксаторы для задания защитного бетонного слоя

Непосредственно перед заливкой бетона, после окончания монтажа арматурного каркаса, имеет смысл еще раз внимательно осмотреть созданную конструкцию. Случается, что какой-либо поперечный конструктивный прут своим торцом «опасно приближается» к стенкам опалубки. Лучше это устранить сразу – подрезать его для задания требуемого просвета. В противном случае именно в этой точке может образоваться скол бетонной поверхности, появиться поверхностная трещина. И хорошо, если этим все ограничится – хуже, когда такой участок становится очагом распространения масштабной эрозии бетона.

*  *  *  *  *  *  *

Итак, для того чтобы создать равномерный защитный бетонный слой, необходимо выставить армирующий каркас с учетом установленных норм, то есть разместить арматурные пруты на заданном расстоянии ото дна и от стенок опалубки. При заливке бетонного раствора, его необходимо максимально равномерно и плотно распределить по всей емкости опалубки. Этим обеспечится равномерное распределение нагрузок, а металл арматурного «скелета» будет должным образом защищен от внешних воздействий, а значит — и от возникновения очагов коррозии. А это, в свою очередь – залог общей долговечности и надежности всего фундамента в целом.

Защитный слой бетона для арматуры: минимальная и максимальная толщина

Защитным в железобетонных строительных элементах называют слой бетона, толщина которого равна расстоянию от края армирующего каркаса до поверхности монолита. Его минимальная величина определяется нормативными документами и должна обеспечить надежную защиту металла от коррозии в случае возможного механического повреждения края.

Неправильно уложенная сетка или арматурный каркас влекут за собой уменьшение толщины защиты и активное воздействие химической и электрохимической коррозии. В самых сложных случаях наличие оголенной стальной арматуры может повлечь за собой нарушение целостности ЖБК и их последующее разрушение.

Точное соблюдение технологии монтажа армирующих элементов позволяет:

Поэтому правильная установка арматуры является одним из важнейших вопросов при изготовлении железобетонных изделий и заливки монолитов на стройплощадке.

Показатели для определения размеров

Нормативная толщина защитного слоя бетона для арматуры приводится в СНиП 52-01-2003. В этом документе ее определяют исходя из следующих исходных данных:

Там же сказано, что покрытие должно соответствовать оптимальной нормативной величине. Тонкое не сможет обеспечить сохранность, а слишком толстое приведет к увеличению расходов и потере требуемой прочности.

Нормативные показатели

Строительные Нормы и Правила (СНиП) определяют следующие условия к устройству защитного слоя бетона для арматуры в фундаменте, которые обеспечат:

Толщина слоя бетонной защиты принимается с учетом типа элементов, марки и диаметра арматуры, технической роли армирующего материала.

При любой ситуации толщина покрытия не должна быть менее 10 мм. В случаях, когда крупная фракция щебня не допускает зазоров 10-20 мм, допускается увеличение размера до необходимой величины.

Для систем, не имеющих предварительного напряжения, минимальный покрывающий слой, в зависимости от условий эксплуатации и окружающей среды, приводится в таблице:

  1. в сухих закрытых помещениях – 20 мм;
  2. во внутренних помещениях с повышенной влажностью – 25 мм;
  3. на открытом воздухе – 30 мм;
  4. в грунте и на его поверхности – 40 мм.

Для сборных железобетонных элементов, изготовленных в заводских условиях, эти размеры допускается делать меньше на 5 мм. Однако, во всех случаях толщина не должна быть меньше диаметра арматуры.

В техническом руководстве по проектированию железобетонных изделий приведены дополнительные условия:

При этом шаг поперечных арматурных прутов не должен превышать высоту сечения готового бетонного монолита, а для продольных — не менее 0,1 F, где F – площадь поверхности элемента.

В зависимости от типа строительных изделий, минимальная толщина бетона следующая:

Поперечные распределительные элементы всех видов изделий покрываются защитой 10-15 мм. Условия изготовления бетонных монолитов, работающих в условиях агрессивной среды, определяются СП и СНиП II-А.5-73.

Контроль минимального защитного слоя бетона для арматуры производится неразрушающими методами при помощи специального магнитного оборудования.

Применение готовых фиксирующих деталей

Для быстрого и точного монтажа арматуры внутри опалубки изготовители строительных материалов выпускают недорогие пластиковые фиксаторы. Можно увидеть несколько видов таких изделий. Но, по сути, их только два – вертикальные стойки (опоры, «стульчики») и круглые («звездочки»). Все остальные модели — производные от этих двух типов.

Вертикальные стойки используют для установки арматурной сетки или пространственной конструкции в приподнятом над опорой положении. Их высота и опорная выемка могут быть различны в зависимости от диаметра арматуры и проектной высоты установки.

Круглые «звездочки» одеваются с помощью особой защелки-замка на верхние горизонтальные ряды и вертикальные. Расчетный радиус не дает прутам приблизиться к опалубке и обеспечивает необходимую толщину защитного слоя. Выпускаются с различным наружным и внутренним диаметром.

Применение пластиковых фиксаторов для монтажа стальной арматуры позволяет:

Определяющим фактором для использования является простая конструкция фиксаторов и их невысокая стоимость.

Ремонт при образовании повреждений

В ходе эксплуатации железобетонных элементов на их поверхности могут появиться трещины, сколы и другие дефекты, нарушающие целостность защитного слоя. Причинами таких образований могут служить:

Нарушение правил и технологий строительства почти всегда приводит к повреждениям. Восстановление целостности защиты возможно, но потребует дополнительных затрат.

Полный комплекс ремонтных работ должен включать:

Работы производятся с использованием бетонных смесей и цементного раствора высоких марок. Для усиления устанавливается опалубка и доливается армируемый бетон С предварительной забивкой стальных анкеров в старую конструкцию.

Восстановление не должно производиться более чем 2-3 раза. В этих случаях требуется не ремонт отдельных элементов, а полная реставрация здания.

Краткие выводы

Наличие защитного бетонного слоя в ЖБК — важный технологический момент, который обеспечивает долговечность конструкции и ее целостность. Это особенно важно при возведении ленточных и плитных фундаментов. Обеспечить необходимую защиту не сложно, но обязательно нужно выдерживать необходимую толщину. Для этого требуется просто соблюдать нормативные требования и учитывать условия эксплуатации.


Защитный слой бетона для арматуры по СП 63.13330

Требования к защитному слою бетона для защиты арматуры приведены в  разделе 10.3 действующего и обязательного к применению СП 63.13330.2018 «Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения. Актуализированная редакция СНиП 52-01-2003».

Защитный слой бетона — это толщина слоя бетона от грани элемента до ближайшей поверхности арматурного стержня (п.3.5 СП 63.13330.2018).

Для чего необходим защитный слой бетона:

Согласно п. 10.3.2 и таблице 10.1  СП 63.13330.2018 толщина минимального защитного слой бетона должна составлять:

Важные примечания!

1. Толщину защитного слоя бетона следует принимать не менее диаметра стержня арматуры и не менее 10 мм.

2. Для конструктивной арматуры (не рабочей) толщину защитного слоя бетона допустимо уменьшать на 5 мм (по сравнению с требуемыми для рабочей арматуры).

3. Для сборных элементов (сборные плиты перекрытия и покрытия, балки и т.д.)  толщину защитного слоя бетона рабочей арматуры уменьшают на 5 мм.

4. В однослойных конструкциях из ячеистого бетона толщина защитного слоя во всех случаях принимается не менее 25 мм.

5. В однослойных конструкциях из легкого и поризованного бетонов классов В7,5 и ниже толщина защитного слоя должна составлять не менее 20 мм, а для наружных стеновых панелей (без фактурного слоя) — не менее 25 мм.

6. Толщина защитного слоя бетона у концов предварительно напряженных элементов на длине зоны передачи напряжений должна составлять не менее 3d  и не менее 40 мм — для стержневой арматуры и не менее 20 мм — для арматурных канатов.

7. Допускается защитный слой бетона сечения у опоры для напрягаемой арматуры с анкерами и без них принимать таким же, как для сечения в пролете для преднапряженных элементов с сосредоточенной передачей опорных усилий при наличии стальной опорной детали и косвенной арматуры (сварных поперечных сеток или охватывающих продольную арматуру хомутов).

8. В элементах с напрягаемой продольной арматурой, натягиваемой на бетон и располагаемой в каналах, расстояние от поверхности элемента до поверхности канала следует принимать не менее 40 мм и не менее ширины (диаметра) канала, а до боковых граней — не менее половины высоты (диаметра) канала.

9. При расположении напрягаемой арматуры в пазах или снаружи сечения элемента толщину защитного слоя бетона, образуемого последующим торкретированием или иным способом, следует принимать не менее 20 мм.

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

Арматурные работы. Допустимые отклонения при укладке по СП

Защитный слой бетона для арматуры в фундаменте: какой должен быть, СНиП

Большинство современных объектов строительства предполагает обустройство несущих деталей на основе арматуры. Железобетонные конструкции отличаются прочностью и надежностью, они служат хорошей защитой от агрессивного влияния погодных условий. Бетон для арматуры – важная часть фундамента здания или сооружения, стены или панели перекрытия.

Читайте также: Каким должен быть защитный слой бетона для арматуры в фундаменте

Определив эффективный защитный слой цемента для арматуры, вы одним махом решаете сразу несколько важных задач:

Если арматура укладывается в продольном направлении, защитный слой бетона должен достигать толщины каната или стержня. Этот параметр действует для материала, независимо от того, влияет на него нагрузка или нет.

Требования согласно СНиП

СНиП предъявляет к продольному размещению арматуры конкретные требования:

  1. Если плита перекрытия составляет сечение 10 см, толщина бетона должна равняться 10 мм, если показатель выше 10 см, цемент достигает не меньше 14 мм.
  2. Если оборудуются ребра плит или балки с сечением 25 см, предполагается раствор толщиной 15 мм, 25 см и больше – 20 мм.
  3. В стойки и колонны строители всегда закладывают толщину бетона 20 мм.
  4. Подколонники, которые сооружают в мощных фундаментах, предусматривают 30 мм цемента.
  5. Если формируется монолитный фундамент, требуется бетона 35 мм. Без бетонной подготовки достаточно заложить 70 мм цементного раствора.
  6. Компоненты, состоящие из одного слоя материала, класс которого определяется до В7,5 без распределения фактурных слоев, требуют толщины цемента 20 мм.
  7. Если есть функциональные части строительства, в них принято закладывать ячеистый вид бетона толщиной до 25 мм.
  8. Если арматуру планируется зафиксировать в двухслойном компоненте в слое тяжелого по весу материала, раствор составляет 15 мм.

Для поперечной и распределительной арматуры правила СНиП в отношении бетона совсем другие:

Данные, приведенные выше – минимально допустимая толщина, оптимальное значение на конкретном объекте строительства определяют, исходя из таких факторов:

Приведенные показатели – всего лишь ориентир, который недопустимо уменьшать.

Как определить оптимальную толщину бетона

Если в процессе строительства задействован тяжелый мелкозернистый состав маркировки В20 и выше, цемент должен достигать величины на 5 мм меньше ширины сечения стержневого элемента. При необходимости защитить плиты от коррозии слой выполняют также на 5 мм меньше сечения. Если фрагменты строительства растягиваются, изгибаются или сжаты, защитный слой раствора составляет до 5 см.

Если профессионалы закладывают больше раствора, возникает необходимость монтировать из функциональных компонентов специальную сетку. Технические требования к сетке в 2017 году таковы:

  1. Площадь сечения сеточного устройства определяет не менее 5% от площади сечения главной арматуры, с которой работают строители.
  2. Прутья размещают на расстоянии 60 см друг от друга.

Как правильно обустроить напрягаемые фрагменты

  1. Если в строительстве используются фрагменты с предварительным напряжением, цемент в местах передачи напряжения допускается величиной 2-3 диаметра стержня от 20 мм и более для пучков и канатных изделий, для стержневых приспособлений – от 4 см.
  2. Если у опор планируется установить конструктивные элементы, толщина точно такая же, как указано выше.

Нормативные требования

Каждый строитель знает, что соответствие нормам – гарантия того, что здание реально сдать в эксплуатацию для дальнейшего безопасного использования. Строительство частного дома или гаража также предполагает бетон в фундаменте с арматурой, если заложить меньший объем раствора, здание может наклониться или в течение несколько лет дать трещину и разрушиться.

Агрессивная среда, в которой эксплуатируется постройка, требует закладку цемента в большем количестве, о чем идет речь в СНиП, зарегистрированном под номером 2.03.11-85. Каждый железобетонный компонент должен подходить под требования, которые можно почитать в СНиП 2.01.02-85.

Выбирайте в магазине правильные материалы, но обратите внимание – лучший не значит самый дорогой. Когда застройщик пытается сэкономить на стройматериалах, в итоге существует риск непринятия объекта строительства его будущим собственником – никто не захочет жить и пользоваться постройкой, которая может стать аварийной уже через несколько лет.

Как повысить устойчивость здания

Сооружение может стать более устойчивым и крепким, если во время строительства учесть следующие важные факторы:

Хороший уровень безопасности гарантирует формирование руководства по правильной эксплуатации здания. В документе указаны сведения о несущих элементах, инженерных коммуникациях и схемах размещения разных деталей дома.

Как правильно армировать фундамент частного дома, рассказывается в видео:

Толщина защитного слоя бетона для арматуры СНИП

Строители при выполнении задач создания соединений из железобетона задаются вопросом "Какой защитный слой бетона нужно делать для арматуры?". Это важно знать при строительстве фундамента, массивных лестниц, других работах. Защитный металлический слой является частью смеси от верхнего края до основания арматурных соединений.

Приоритетной функцией бетонного слоя является защита металлоконструкции от воздействий внешней среды: нагревания, излишней влаги, коррозии, агрессивных влияний. Для увеличения эффективности защиты при работах важно балансировать толщину бетонного слоя, стараться исключать слишком тонкое наслоение. Если за этим не проследить, то металлические части совсем скоро начнут ослабевать, вместе с этим начнется процесс разрушения.Соответствие данным СНИП гарантирует прочность и надежность фундамента на долгосрочную перспективу.

От чего зависит толщина?

Излишний объём бетонной массы чреват не только лишними расходами для строителя, но и негативными последствиями для строения. Отсюда следует важность знания конкретного количества сантиметров защиты. Толщина зависит от ряда факторов:

Как правильно выбрать параметры прослойки по СНИП?

Соответствие данным указателям гарантирует прочность и надежность фундамента а долгосрочную перспективу.

Как используют арматуру, в какой среде Толщина защитного слоя бетона
Поперечная арматура бетонных элементов сечением меньше 25 см не менее 10 мм
Поперечная арматура бетонных элементов сечением более 25 см не менее 15 мм
В закрытых помещениях при нормальной и пониженной влажности не менее 20 мм
В закрытых помещениях при повышенной влажности (при отсутствии дополнительных защитных мероприятий) не менее 25 мм
На открытом воздухе (при отсутствии дополнительных защитных мероприятий) не менее 30 мм
Продольная рабочая арматура фундаментных балок и сборных фундаментов 30 мм
Продольная рабочая арматура монолитных фундаментов при наличии бетонной подготовки 35 мм
В грунте (при отсутствии дополнительных защитных мероприятий), в фундаментах при наличии бетонной подготовки не менее 40 мм
Продольная рабочая арматура монолитных фундаментов при отсутствии бетонной подготовки 70 мм
Бетон контактирует с грунтом 75 мм

  

Где выгодно купить металлопродукцию?

Металлобаза «Сталь-Инвест» обладает достаточными мощностями для транспортировки любых партий продукции заказчикам по всей России. При заказе больших партий швеллеров, стальных листов действуют уникальные цены. В разделе «Спецпредложения» для всех клиентов размещены актуальные сниженные ценники. Ими часто пользуются постоянные клиенты компании. 

Металлобаза осуществляет резку металла до параметров заказчика, а также доставляет партии всегда вовремя. Чтобы оставить заявку, свяжитесь с нашими специалистами по телефону горячей линии, указанному на сайте. Доверяйте официальному поставщику металлопродукции! 

Минимальная и максимальная толщина защитного слоя бетона для рабочей арматуры в грунте

Содержание:
  1. Показатели для выявления размера
  2. Устройство защитного слоя арматуры в плите и от чего зависит его толщина
  3. Нормативные показатели
  4. Использование готовых деталей для фиксации
  5. Необходимый ремонт

При строительстве зданий, а также любых конструкций, предполагающих использование железобетона, необходимо придерживаться определенных правил и строгих рекомендаций. Это как строительный опыт, так и нормы СП, закрепленные на правом уровне. Одна из таких норм и станет главным объектом нашего текущего обзора. Мы узнаем, что такое минимальная толщина защитного слоя бетона для арматуры в фундаменте, назначение, функции данного барьера. А также основные показатели для разных типов конструкций и изделий, нуждающиеся в дополнительном обеспечении безопасности.


Источник: https://pixabay.com/photos/new-home-construction-build-1664325/

Показатели для выявления размера

Для начала уточним, что под фактором дополнительной защищенности подразумевают величину бетона, который заполняет пространство от самого стального каркаса до края монолита. Как известно, каркас не должен выступать за контур. Иначе он будет контактировать с внешней средой. Что приведет к самым неблагоприятным последствиям. Если раствор опасается лишь физического повреждения, механического давления, то с внутренними элементами не все так просто. Они могут быть деформированы в результате химических факторов. Это действие влаги, окисленной среды, кислот и щелочей, электричества. Ключевая опасность – действие коррозии. Что влечет за собой в первую очередь ослабление физических показателей изделия. Оно станет гораздо более ломким и хрупким, не сможет выполнять своего функционального предназначения. А оно заключается в повышении устойчивости на изгиб. Ведь бетон без труда держит почти любую нагрузку на сжатие, но изгиб – его слабое место. Он в 15 раз уязвимее в этом параметре. И без стержней просто начнет трескаться даже от допустимых нагрузок. Его поверхность быстро разрушится.

В итоге что такое минимальный защитный слой бетона для арматуры – это величина от ближайшего металлического элемента до контура плиты или грани монолита. Стоит понимать, что на конкретные цифры влияет огромное количество условий. А также какую конкретно функцию будет выполнять барьер в том или иной ситуации. Ведь предназначений у такой методики множество. К базовым можно отнести:

Итак, предписания по выбору нужной толщины содержатся в нормативном документе СП 63.13330. И там даны не только строгие цифры, но и масса прикладных рекомендаций. Которым лучше следовать, чтобы избежать перерасхода.

Если разбираться в документе, легко понять, какой защитный слой бетона для арматуры в СНиП считается необходимым. А точнее – оптимальный. Именно так, записаны минимальные параметры, их нарушать нельзя ни в коем случае. Но максимальной планки как таковой нет. Однако указывается, что превышать базовый размер не следует более чем на 15-20%. Ведь чем большую подушку раствора строители нанесут на каркас, тем больший последующий ущерб возможен. В первую очередь, увеличивается вес монолита. А он определен, исходя всех особенностей здания или иной постройки. Превышения параметра может сказаться весьма негативно. А также это просто экономический ущерб. Получается небольшая переплата в условиях единичного изделия. Но если подразумеваются огромные объемы строительства, то перерасход средств достигает колоссальных показателей. Которые способны привести весь проект к отсутствию рентабельности. И защитный слой рабочей арматуры перекрытия в колонне, и в плите, и в любом ином изделии всегда должен следовать логике экономической целесообразности. Данные параметры имеют весьма простую зависимость. Величина зависит от:


Источник: https://pixabay.com/photos/house-architecture-family-wood-3121164/

Устройство защитного слоя арматуры в плите и от чего зависит его толщина

Стоит знать, что проверки на соответствия, проводимые самой строительной компанией или компетентными надзорными инстанциями, способны с легкостью выяснить, соблюдаются ли предписания строительных норм. Причем для подобной процедуры нет никакой необходимости повреждать саму огранку объекта, разрушать часть плиты. Для этой цели задействуют специальное оборудование, которое с помощью фиксации уровня магнитного излучения определяет, насколько далеко находится металл. Для определения толщины в расчет берут следующие аспекты:

При этом максимальный защитный слой бетона для арматуры определяется исходя из единственного возможного значения между минимумом и экономической целесообразностью. Чтобы не переплачивать, всегда нужно ориентироваться на низкую отметку, но с запасом в 10%. Чтобы по ошибке, стараясь слишком плотно подойти к цифре, не нарушить нормы СП.


Источник: https://pixabay.com/photos/construction-house-home-construction-2338639/

Нормативные показатели

Теперь перейдем к конкретике, больше пройдемся по точным цифрам. Хотя, как Вы понимаете, исходя из огромного количества факторов, оказывающих непосредственное влияние, весьма проблематично назвать конкретные значения. Ведь они способны сильно меняться, если меняется географическая локация или способы применения продукты.

Поэтому для начала оттолкнемся как раз от климатического фактора. Точнее, не его величины, а уровня влияния. Если продукт используется внутри дома – это не совсем то же самое, что и заложенный под тоннами грунта вблизи подземных вод. Итак, величина защитного слоя бетона, таблица для наглядности. Все данные указываются в миллиметрах.

Назначение

Уровень контакта со средой

Минимальный порог

Внутри помещения, без активного влияния климата, отапливаемые в зимнее время года

Отсутствующий

20

В помещениях, где допускается высокий показатель влажности. К примеру, бассейн или аквапарк

Низкий

25

На открытом воздухе, без искусственных препятствий для осадков

Средний

30

Внутри толщи грунта

Высокий

40

ЖБИ продукция, изготавливаемая на заводах, в итоге является более качественной, крепкой и надежной. Учитывая этот момент, нормы СП официально допускаются возможность снижения указанных параметров на величину не более 5мм. Если это продукт, созданный в заводских условиях. Что для современного частного строительства – редкость. Зачастую необходимые основания или объекты возводятся прямо на месте. Так поступают даже профессиональные компании, которые не хотят заморачиваться с доставкой и закупкой. Но крупное строительство в любом случае подразумевает использование готовых товаров.

Важно понимать, что защитный слой бетона в железобетонных конструкциях в грунте – обеспечение безопасности самого стержня. И рационально считать, что этот барьер не может быть меньше самого прута. Поэтому в случаях, если диаметр плута больше указанного минимального значения, ориентироваться всегда стоит именно на диаметр. Это и будет предписанной нормой. Градация норм в зависимости от конкретного вида и назначения конструкции различается следующим образом:

Напомним, что и в этих случаях, максимальная толщина защитного слоя бетона строго не регламентируется. Но органы строительного надзора и исполнители правотворчества понимают, что исходя из экономии, все будут стремиться как раз к нижней планке. Правда, тех, кто бюджетом не ограничен и хочет провести строительство, так сказать, на совесть, мы предупредим. В этом варианте больше – не значит лучше. Значит дороже, тяжелее, неудобнее, опаснее. Но точно не лучше.


Источник: https://pixabay.com/photos/new-home-construction-build-1664272/

Использование готовых деталей для фиксации

Фиксаторы – это отличный способ усилить функциональные качества продукции без серьезного вмешательства в материал, а кроме того, весьма недорого. Ведь такие фиксаторы выполняются из твердого пластика, располагаются внутри монолита. И цена их зачастую на фоне общих трат за строительство, просто смешная.

Сейчас на рынке активно используют две модели. Одно имеет две стойки, которые поддерживают сетку. Другие обладают сразу массой стоек, направленных в разные стороны. Первый вариант используется реже. А вот фиксаторы со множеством стоек, напоминающие кольца, применяют повсюду. Их монтируют непосредственно на стержень, который в результате просто не дает двигаться внутренней металлической основе к опалубке. И, таким образом, снижает вероятность нарушения толщины, установленной регламент СП. Так, армирование защитного слоя бетона становится более простой процедурой. Которая не требует качественных расчетов, выверенной технологии. И легко применяется не в заводских, а в кустарных условиях.

Необходимый ремонт

Если кромка монолита постепенно начинает разрушаться ввиду воздействия механического давления снаружи, которая в какой-то мере всегда сопровождает активную эксплуатацию, понадобится своевременный ремонт. Причем чем раньше реализовать процедуру, тем более вероятен шанс, что серьезного демонтажа в результате не понадобится. Одно дело избавиться от последствий разрушившегося раствора, который лишь слегка начинает оголять металлическое нутро. И совсем иное бороться с последствиями длительного воздействия коррозии, когда он прута уже осталась лишь слабая тень. В качестве ремонтных процедур применяется:

В любом случае до ремонта лучше не доводить. И заранее принимать меры. Ведь фактически, если нужны меры восстановления, значит, нормы СП в текущий момент уже нарушаются. И толщина защитного слоя поперечной арматуры на данный момент времени меньше, чем должна быть по правилам.

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 по своим действиям и опыту.

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:

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

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

Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой: исследовать новые состояния и одновременно максимизировать 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 модели, который можно использовать для создания самовоспроизводящегося агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое обозначает значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значения является ядром алгоритма Q-обучения.

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

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

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

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

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

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

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

Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

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

Чтобы приступить к созданию и тестированию агентов RL, могут быть полезны следующие ресурсы.

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

Мягкая реализация обучения с подкреплением в торговле парами | by Wai

Графики цен

Давайте создадим функцию для построения графика цен и спредов за период выборки. Цены пересчитаны на 1 в начале образца. Обратите внимание, что второй подзаголовок будет отображать торговый диапазон, указанный симметричным порогом торговли (th) и stop_loss (stop):

Ценовая пара JNJ-PG Ценовая пара KO-PEP

Cointegration Test

Следующие коды вычисляют p-значение для теста коинтеграции, и нулевая гипотеза не является коинтеграцией.Таким образом, если значение p равно , малое , вероятность наблюдения коинтегрированной взаимосвязи должна быть относительно высокой .

Обратите внимание, что тест ниже предназначен для всего временного ряда. Во время обучения мы должны тестировать и торговать на основе выбранных образцов.

Следующие результаты показывают, что, даже если их корреляции сравнимы, вероятность нахождения коинтегрированной связи сильно различается.

Иногда мы могли обнаружить коррелированное, но не коинтегрированное соотношение цены.Например, если цены на две акции со временем растут вместе, они положительно коррелируют. Однако, если эти две акции имеют разную скорость восходящего тренда, спрэд цен будет продолжать расти, а не колебаться в точке равновесия, и, следовательно, будет нестационарным.

Позвольте мне проиллюстрировать это с помощью эксперимента. Приведенный ниже код имитирует две сильно коррелированные цены акций на основе Geometric Brownian Motion (GBM) и Cholesky Decomposition , каждая из которых содержит 1000 образцов.

Как видите, несмотря на высокую корреляцию, значение p очень велико.

Давайте изобразим эти временные ряды:

Цены и спред коррелированных цен GBM

Спред, показанный на нижнем подграфике, имеет тенденцию, а не возвращается к среднему.

3.3 Коинтеграция

Энгл и Грейнджер (1987) определяют двухэтапную идентификацию:

  1. Элементы коинтегрированного временного ряда должны иметь один и тот же порядок интегрирования
  2. Их линейная комбинация должна давать переменную с более низким порядком интегрирования

В нашем случае коинтеграция существует в компонентах стохастического тренда, когда более одной нестационарной и экзогенной переменной I (1) (так что они теоретически независимы друг от друга) точно компенсируют друг друга, давая стационарную линейную комбинацию и долгосрочное равновесие.Более конкретно, два логарифмических курса акций I (1) x (1, t ) и x (2, t ) коинтегрируются, если существует коэффициент коинтеграции b , что дает стационарный временной ряд y ( t ) (т.е. I (0) ):

, где a - просто константа, а y ( t ) - наш целевой торговый спред.

По-видимому, мы можем просто использовать метод наименьших квадратов (OLS) для оценки спреда и коэффициента b , который представляет собой коэффициент хеджирования путем регрессии x (1, t ) против х (2, т ) . Первоначальная идея была основана на теореме Грейнджера о представлении и представлена ​​в форме модели исправления ошибок (ECM). Однако, основываясь на идее, сформулированной в Stock (1987), под названием super-consistency , оценщик OLS легче реализовать, и ожидается, что он будет иметь лучшую производительность при оценке коинтегрированных отношений из-за более быстрой сходимости к истинному коэффициенту регрессии.

3.4 Тест на коинтеграцию

Наиболее распространенный подход к тестированию на коинтеграцию - проверить, являются ли остатки из приведенной выше регрессии стационарными, с помощью Dickey Fuller (DF) или Augmented Dickey Fuller (ADF) test for unit root .

Единичный корень и тест Дики-Фуллера (DF)

Единичный корень - характеристика случайного процесса. Рассмотрим процесс с авторегрессией в порядке 1 (процесс AR (1) ):

e ( t ) - это белый шум, а 0 1 .Если процесс нестационарный или чисто случайный, то гипотетическое значение c равно 1 (т. Е. Корень уравнения равен 1, и, следовательно, процесс равен I (1) ). Например, это может означать, что цена сегодня равна цене вчера плюс случайное значение.

Дики и Фуллер (1979) показывают, что статистика t в этом случае не соответствует распределению t , поэтому тестирование противоречиво. Чтобы решить эту проблему, мы можем изменить модель выше:

и проверить нулевую гипотезу ( c -1) = 0 .Это так называемый тест Дики-Фуллера . Мы также можем добавить член перехвата или тенденции и проверить нулевую гипотезу о том, что их коэффициенты равны нулю, в зависимости от предположения.

Расширенный тест Дики-Фуллера (ADF)

Если мы расширим процесс авторегрессии до порядка p (т.е. AR ( p ) ):

, тогда мы можем применить Augmented Тест Дики-Фуллера с такой формулировкой:

и проверка нулевой гипотезы:

3.5 Реализация

В разделе 2.3 мы уже видели класс стратегии EGCointegration , и реализация согласуется с приведенным выше объяснением. Обратите внимание, что тестирование здесь основано на statsmodels.tsa.stattools.coint , а в той же библиотеке есть еще одна функция statsmodels.tsa.stattools.adfuller , которая используется для модульного корневого тестирования. Разница в том, что:

  • Coint фактически представляет собой двухэтапный коинтеграционный тест Энгла-Грейнджера.Он проверяет остатки оцененных коинтегрирующих пар (2 входа временных рядов) с I (1), в то время как
  • adfuller проверяет единичные корни одномерного процесса (1 вход временного ряда)

В большинстве случаев два тесты должны дать такой же вывод, но coint более интуитивно понятен для нашей реализации.

.

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 новейшую технологию 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 творческие способности машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением работает на достаточно мощной компьютерной инфраструктуре.

Примеры обучения с подкреплением

В прошлом применение обучения с подкреплением ограничивалось слабой компьютерной инфраструктурой. Однако по мере того, как суперпользователь 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.

  • 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 мог учиться на системе вознаграждений и наказаний. 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 так, чтобы их было легче и эффективнее. Хотя это возможно и уже делалось в лабораториях Стэнфорда, жесткое подключение всех команд и прогнозирование всех возможных моделей ходьбы требует от высококвалифицированных программистов большой работы.

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 учебной среды в реальный мир - вот где все усложняется.
Масштабирование и настройка нейронной сети, управляющей агентом, - еще одна проблема. Нет другого способа общаться с сетью, кроме как через систему вознаграждений и штрафов. Это, в частности, может привести к катастрофическому забыванию , когда приобретение новых знаний приводит к удалению некоторых старых из сети (чтобы прочитать дальше 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», 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 - это форма ИИ, в которой компьютерам дается возможность постепенно улучшать выполнение конкретной задачи с помощью данных без прямого 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 гауссовский шум

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

  • Мы использовали пример для прогнозирования 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. Создание моделей глубокого обучения было вдохновлено дизайном 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 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, вырезая и поворачивая ее, что в конечном итоге обеспечивало 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 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 глазурью. Без предыдущих итераций вишня ничего бы не увенчала.
Во многих случаях использования классических методов машинного обучения будет достаточно. Чисто алгоритмические методы, не связанные с машинным обучением, как правило, полезны при обработке бизнес-данных или управлении базами данных.
Иногда машинное обучение только поддерживает процесс, выполняемый другим способом, например, ища способ оптимизации скорости или эффективности.
Когда машине приходится иметь дело с неструктурированными и несортированными данными или с различными типами данных, нейронные сети могут быть очень полезны. 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 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.

.Система рекомендаций

с обучением с подкреплением | Автор: Ичжоу Ван

Гарвардский проект Data Science Capstone, осень 2019 г.

Члены команды : Софи Чжао, Ичжоу Ван, Фэн Цянь

Система рекомендаций может быть жизненно важным конкурентным преимуществом для таких поставщиков услуг, как Spotify, которые в основном развивают бизнес за счет подписки пользователей. Точные рекомендации помогают улучшить пользовательский опыт и укрепить лояльность клиентов.

Традиционные методы рекомендаций включают моделирование взаимодействия пользователя с элементом с контролируемым обучением, такое как классификация, фильтрация содержимого на основе памяти из истории пользователя и многое другое.Эти идеи упускают из виду зависимость между последовательными временными шагами. Вдохновленные прогрессом обучения с подкреплением в других областях, таких как игра в игру Atari, мы применяем современную модель, политику глубокого детерминированного градиента (DDPG), чтобы моделировать музыкальные рекомендации как последовательный процесс принятия решений. В этой настройке действие ученика DDPG - это песня, выбранная из огромного пула. Представляя каждую песню с помощью набора непрерывных функций и впоследствии расширяя пространство действий с дискретного до непрерывного, наш агент успешно увеличивает количество песен-кандидатов, которые он может разместить, сохраняя при этом удовлетворительную точность и разнообразие рекомендаций.

Мы используем «Набор данных сеансов потоковой передачи музыки» (MSSD), первоначально опубликованный Spotify для конкурса. Набор данных содержит как данные сеанса прослушивания, так и таблицу поиска для функций песни.

Структура данных

Выше показан график структуры данных, которые у нас есть. У нас есть два файла данных: один файл со строками сеансов и другой файл со строками функций треков. Дорожки - это песни, а сеанс - это последовательность треков, которые слушает один пользователь. Spotify ограничивает максимальную продолжительность сеанса до 20.

Внутри сеанса записываются действия между дорожками и внутри них. Действия между дорожками включают в себя: skip_very_briefly, skip_briefly, most_played_before_skip, no_skip, указывая шаблон, который пользователь переносит с одной дорожки на другую. Действия в песне в основном включают move_forward, move_backward, no_move, что указывает на поведение пользователя при прослушивании трека; и no_pause_before_play, short_pause_before_play, long_pause_before_play, указывающие на поведение пользователя при приостановке. Вышеупомянутые ответы можно интерпретировать как пользовательские предпочтения по каждому треку.

У нас также есть данные о функциях для каждой дорожки, а функции предоставляются Spotify вручную или автоматически. К таким характеристикам относятся акустичность, beat_strentgh, танцевальность и т. Д. И варьируются в пределах [0,1]. Мы можем включить эти функции в нашу модель.

Выборка данных

MSSD - это огромный набор данных, содержащий более 20 миллионов песен и 17 миллионов сеансов, содержащих около 600 ГБ данных. Чтобы приспособить нашу модель к этому набору данных, мы берем подмножество песен и сессий, как мы объясним ниже.

Чтобы выбрать подмножество MSSD, мы делаем следующее: сначала мы выбираем данные сеанса, затем мы выбираем данные трека сеанса. В исходных данных мы решили отобрать 100 тысяч сеансов из данных. Поскольку данные разделены на 10 zip-файлов с одинаковыми размерами, нам нужно выбрать 10 тысяч сеансов из каждого zip-файла. Каждый zip-файл состоит из N файлов данных, поэтому нам нужно выбрать 10k / N тысяч сессий из каждого файла данных. Поскольку каждый файл данных содержит разное количество сеансов, нам нужно брать выборку из каждого файла данных с разной вероятностью.Например, если есть сеанс $ M $ в файле данных $ f_1 $, мы принимаем каждый сеанс в файле f1 случайным образом с вероятностью 10k / NM.

После выборки всех сессий нам нужно найти все треки, которые появляются в наших выборочных данных. Это может быть легко, если размер данных небольшой: мы могли бы использовать заданную структуру данных для поиска набора идентификаторов дорожек. Однако, поскольку размер данных слишком велик для хранения в памяти, мы решили использовать базу данных (Mysql на Macbook Air 2014), чтобы позволить базе данных поддерживать древовидную структуру для нас.Используя базу данных, мы могли легко находить нужные нам треки.

Мы выбрали равномерную выборку из более чем 300 файлов данных и сократили данные до 106 375 сеансов (376 МБ) и 281 185 треков (167 МБ).

Модель обучения с подкреплением состоит из следующих компонентов: агент, среда, состояние, функция вознаграждения, функция ценности и политика. Чтобы упростить проблему, мы предполагаем, что это гипотетический пользователь, чей опыт объединен со всеми реальными пользователями. Наша рекомендательная модель будет агентом системы, который обрабатывает песни для этого гипотетического пользователя, который пропустит / не пропустит рекомендацию.Пользователь ведет себя как среда системы , отвечая на рекомендации системы в зависимости от состояния системы. Отзывы пользователей определяют нашу награду , то есть один балл только в том случае, если пользователь не пропускает. Действие агента рекомендовано песней. Наше состояние определяется как особенности песни и соответствующие реакции пользователя за последние 5 шагов, исключая текущий шаг. Таким образом, обратная связь и действие вместе дают нам следующее состояние. Цель агента - изучить политику , которая максимизирует накопленные вознаграждения за 15 шагов.Мы устанавливаем длину прогноза равной 15, чтобы избежать холодного старта, то есть прогнозирования, когда не хватает истории, учитывая, что наша исходная длина сеанса - 20, а длина истории - 5.

Более формально математическое определение выглядит следующим образом: далее:

Model Pipeline

Overview

Наши данные сначала проходят автокодировщик, состоящий из двух частей: цифрового компрессора и временного компрессора. Каждая точка данных изначально имеет размер 5 x 21, что соответствует 20 характеристикам песни для 5 песен и наблюдаемому действию пользователя (пропуск / запрет).Мы сжимаем 20 функций песни с помощью автокодировщика с прямой связью, который преобразует входные данные в 5 x 8. Мы объединяем ответ пользователя в конце, чтобы получить это 5 x 9. Затем мы вводим это скрытое представление в автокодер LSTM, который сжимает по временному измерению. в один вектор размерностью 1 x 9.

Реализация

Во время обучения мы сначала создаем автокодер и обучаем его на наборе данных характеристик песни.

Затем мы исправляем уровни кодирования и уровни декодирования и соединяем их с компрессором времени LSTM.Уровни кодирования отвечают за предварительную обработку числовых функций, а уровни декодирования отвечают за расширение вывода временного декодера до полной длины.

Компрессор времени пытается сжать входной сигнал 5 x 9 в 1 x 9, а затем декодировать его в 5 x 9. Чтобы учесть данные смешанного типа, мы используем два временных декодера, один с потерей MSE для восстановления числовых значений, а другой - с потерей кросс-энтропии, чтобы восстановить поведение пользователя при пропуске двоичных файлов. Окончательная потеря представляет собой линейную комбинацию этих двух потерь, и присвоенные веса влияют на производительность модели в этих двух задачах.Несмотря на использование двух декодеров, они используют скрытое представление единой длины 9 в качестве входных данных. Во время прогнозирования одним дополнительным шагом является то, что числовой декодер принимает выходные данные временного декодера и восстанавливает исходное измерение для числовых характеристик.

Возможное расширение

Вместо сжатия только числовых характеристик бывший «числовой компрессор» сжимает как характеристики песни, так и двоичные ответы пользователя, которые мы называем «комбинационным компрессором», чтобы отличить его от «числового компрессора».Освободив нагрузку сжатия категориального отклика от нашего компрессора времени, эту структуру можно еще больше улучшить. В этом проекте мы еще не подключили комбинационный компрессор к временному компрессору.

Результат

Таблица 1: Результаты автоэнкодеров

Наши числовые характеристики нормализованы в пределах от 0 до 1. MSE для реструктуризации 5 x 20 из скрытого 1 x 9 составляет 0,0111, примерно 1% диапазона функций. Точность восстановления бинарного поведения пользователя - 88.89%. MSE от обучения числового компрессора составляет 0,0016. Вся статистика рассчитывается на тестовой выборке. Последние две строки - это статистика производительности экспериментального комбинационного компрессора. Экспериментальный комбинационный компрессор имеет точность одного извлечения двоичного поведения пользователя при пропуске на тестовом наборе и немного увеличенную MSE численной реконструкции на уровне 0,0064.

Framework

  • State : скрытый вектор временного компрессора. Состояние длиной 9 содержит информацию о пяти предыдущих песнях и соответствующие ответы пользователей.
  • Действие : скрытый вектор числового компрессора. Действие - рекомендуемая песня. Чтобы уменьшить размерность, мы используем скрытое представление характеристик песни длиной 8.
  • Награда : сумма вероятности непропуска и разнообразия рекомендаций.
  • Агент : функция политики и Q-функция.

Среда

Предполагается, что при наличии пары состояния и действия среда должна вернуть вознаграждение.Однако в этой проблеме мы не можем наблюдать реакцию пользователя в реальном времени. Что мы будем делать, так это использовать существующие данные для оценки поведения пропуска / непропуска.

Глубокий детерминированный градиент политики

DDPG, сокращение от Deep Deterministic Policy Gradient, представляет собой алгоритм критики субъектов вне политики без использования моделей, сочетающий DPG с DQN. Исходный DQN работает в дискретном пространстве, а DDPG расширяет его до пространства непрерывного действия с помощью структуры «субъект-критик» при изучении детерминированной политики.

В этом алгоритме четыре нейронные сети: актер, критик, цель актора и цель критика. Акторная сеть изучает функцию политики, в то время как критическая сеть приближается к Q-функции.

Результат

Поскольку наша модель требует информации о предыдущих пяти песнях, агент будет давать 15 рекомендаций для каждого сеанса. Поэтому мы выполняем 15 шагов в каждом эпизоде.

Максимальный балл, который система рекомендаций может набрать за наши усеченные музыкальные сессии, составляет 15.Поведение без пропуска занимает 34% всех данных, что соответствует контрольному показателю около 5. Как видно из графика слева, после обучения всего лишь на нескольких сотнях эпизодов наш агент набирает около 11 баллов. , демонстрируя гораздо лучшую производительность, чем эталонный тест. Справа - оценка разнообразия. Если расстояние между текущим действием и предыдущим действием превышает определенный порог (0,4 стандартного отклонения), мы получаем оценку разнообразия, равную 1, в противном случае мы получаем 0.Он рассчитывается для каждого шага, следовательно, максимальный балл также равен 15. Из графика мы видим, что вначале наш агент имеет тенденцию рекомендовать похожие песни. Но примерно после 300 серий он учится учитывать разнообразие рекомендаций.

В этом проекте мы успешно используем обучение с подкреплением, чтобы зафиксировать взаимодействие пользователя с песней и временную зависимость между текущими и прошлыми решениями. Дальнейшие исследования могут расширить наше открытие, ослабив многие упрощающие допущения: во-первых, вместо того, чтобы предполагать одного гипотетического пользователя, выполните стратификацию клиентов и включите эту переменную в модель.Во-вторых, вместо того, чтобы усекать историю на пять, мы можем учитывать полную историю пользователей с начала сеанса. Кроме того, мы можем проверить, превосходит ли экспериментальный комбинированный компрессор текущую модель, подключив его к временному компрессору и последующему агенту DDPG.

Что касается обучения, мы обучаем разные компоненты модели отдельно из-за ограничений вычислительных ресурсов и времени. Было бы неплохо обучить модель от начала до конца, чтобы латентный подход лучше подходил для задачи обучения с подкреплением.Наконец, возможно, наиболее значительная модификация, которую можно внести в наши исследования, - это предоставить агенту обучения с подкреплением реальную среду. Наш текущий набор данных сильно смещен в сторону пропусков поведения (с 34% непропусками) и может не отражать реалистичное поведение клиентов. Поэтому вместо моделирования среды с использованием набора данных (600 ГБ) лучший способ подготовить модель к производству - это нанять некоторых участников, чтобы проверить, как они реагируют на рекомендации.Таким образом, агент может полностью изучить пространство рекомендаций и дать более надежные рекомендации.

Мы хотели бы выразить нашу самую искреннюю благодарность: Хавьеру Зазо, нашему наставнику, эксперту в обучении с подкреплением и отличному другу, который всегда давал нам ценные советы и поддержку, которые нам необходимы для продолжения. Павлос Протопапас, руководитель исследовательского проекта 297R, инструктор, который делает возможным это незабываемое исследовательское путешествие, и Апарна Кумар, старший научный сотрудник Spotify и аналитик данных, отличный менеджер по поддержке, которому нужно отчитываться.

Исследование выполняется в рамках исследовательского проекта IACS 297R.

.

CS234: Обучение с подкреплением, зима 2020 г.

CS234: Обучение с подкреплением, зима 2020 г.

Объявления

  • Стендовая сессия будет с 11:30 до 14:30 в фойе Huang (зона за пределами аудитории NVIDIA).

Предпосылки для этого класса

  • Знание Python
    Все назначения классов будут на Python (с использованием numpy и Tensorflow и, возможно, Keras). Здесь есть руководство для тем, кто не так хорошо знаком с Python.Если у вас большой опыт программирования, но на другом языке (например, C / C ++ / Matlab / Javascript), вероятно, все будет в порядке.
  • Вычисление колледжа, линейная алгебра (например, MATH 51, CME 100)
    Вам должно быть комфортно брать производные и понимать операции с матричными векторами и обозначение.
  • Базовая вероятность и статистика (например, CS 109 или другой курс статистики)
    Вы должны знать основы вероятностей, гауссовских распределений, среднего, стандартного отклонения и т. Д.
  • Основы машинного обучения
    Мы будем формулировать функции затрат, брать производные и выполнять оптимизацию с градиентный спуск. Либо CS 221, либо CS 229 покрывают этот фон. Некоторые приемы оптимизации будут более интуитивно понятный с некоторыми знаниями выпуклой оптимизации.

Описание курса

Чтобы воплотить в жизнь мечты и влияние ИИ, необходимы автономные системы, которые учатся принимать правильные решения.Обучение с подкреплением - одна из мощных парадигм для этого, и она актуальна для огромного числа людей. задач, включая робототехнику, игры, потребительское моделирование и здравоохранение. Этот класс предоставит прочное введение в область обучения с подкреплением, и студенты узнают об основных проблемы и подходы, включая обобщение и исследование. Благодаря комбинации лекций, а также письменные задания и задания по кодированию, студенты станут хорошо разбираться в ключевых идеях и методах RL.Задания будут включать в себя основы обучения с подкреплением, а также глубокое обучение с подкреплением - чрезвычайно многообещающая новая область, сочетающая методы глубокого обучения с обучением с подкреплением. Кроме того, студенты будут углублять свое понимание и область RL через заключительный проект.

Здесь вы можете найти материалы за предыдущие годы (зима 2019, зима 2018).

Результаты обучения

К концу занятия ученики должны уметь:
  • Определите ключевые особенности обучения с подкреплением, которые отличают его от ИИ. и неинтерактивное машинное обучение (оценивается на экзамене).
  • Учитывая проблему приложения (например, из компьютерного зрения, робототехники и т. Д.), Решите если это должно быть сформулировано как проблема RL; если да, то дайте определение формально (с точки зрения пространства состояний, пространства действий, динамики и модели вознаграждения), укажите, что алгоритм (из класса) лучше всего подходит для его решения и обоснования вашего ответа (по оценке проекта и экзамена).
  • Реализуйте в коде общие алгоритмы RL (по оценке домашних заданий).
  • Опишите (перечислите и определите) несколько критериев для анализа алгоритмов RL и оцените алгоритмы по этим показателям: e.грамм. сожаление, сложность выборки, вычислительная сложность, эмпирическая эффективность, конвергенция и т. д. (по результатам домашних заданий и экзамена).
  • Опишите проблему исследования и эксплуатации и сравните и сопоставьте хотя бы два подхода к решению этой проблемы (с точки зрения производительности, масштабируемости, сложность реализации, теоретические гарантии) (оценка по заданию и экзамен).

Время и местонахождение класса

Зимний квартал (06 января - 12 марта 2020 г.)
Лекция: понедельник, среда 11:30 - 12:50
Местонахождение: Зал епископа

Расписание курсов / Syllabus (включая сроки сдачи)

См. Страницу с расписанием курса.

Учебники

Для этого класса нет официального учебника, но некоторые вспомогательные материалы будут взяты из:
  • Обучение с подкреплением: Введение, Саттон и Барто, 2-е издание. Это доступно для бесплатно здесь и ссылки будут см. финальную версию в формате pdf, доступную здесь.
Некоторые другие дополнительные ссылки, которые могут быть полезны, перечислены ниже:
  • Обучение с подкреплением: современное состояние, Марко Виринг и Мартин ван Оттерло, ред.[ссылка]
  • Искусственный интеллект: современный подход, Стюарт Дж. Рассел и Питер Норвиг. [Ссылка]
  • «Глубокое обучение», Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвиль. [ссылка]
  • Курс Дэвида Сильвера по обучению с подкреплением [ссылка]

Оценка

  • Передача 1: 10%
  • Задание 2: 20%
  • Задание 3: 16%
  • Среднесрочная перспектива: 25%
  • Тест: 5%
  • Курсовой проект: 24%
    • Предложение: 1%
    • Этап: 2%
    • Постерная презентация: 5%
    • Бумага: 16%
    • Если вы решите выполнить проект по умолчанию / 4-е задание, ваша разбивка будет
      • Стендовый доклад: 5%
      • Написание статьи / задания: 19%
  • 0.Бонус 5% за участие [ответы на лекционные опросы в течение 80% дней, когда мы читаем лекции с опросами. Вы также можете участвовать в них удаленно, но вы должны принять участие в течение 24 часов после учебного дня (так что для занятий в понедельник вы должны участвовать до вторника в 12:50 по тихоокеанскому времени), чтобы ваше участие засчитывалось.]

Политика позднего дня

  • Вы можете использовать 6 поздних дней.
  • Поздний день продлевает срок на 24 часа.
  • Вам разрешается до 2 дней просрочки на одно задание.Если вы сдадите задание через 48 часов, это будет стоить не более 50%. Задания, сданные через 72 часа, не засчитываются. - свяжитесь с нами, если вы считаете, что у вас есть чрезвычайно редкое обстоятельство, для которого мы должны исключение. Эта политика призвана обеспечить своевременную обратную связь.
  • Вы можете использовать поздние дни в предложении по проекту (до 2) и веху (до 2). Нет поздних дней разрешено для стендовой презентации и финального отчета. Любые поздние дни написания отчета по проекту будут снизить потенциальную оценку проекта на 25%.Использовать поздний день в предложении по проекту или вехой, члены группы не могут объединять поздние дни: другими словами, чтобы использовать 1 поздний день для проектного предложения / вехи, у всех членов группы должен быть как минимум 1 поздний день.

Экзамены и викторины

  • В классе будут проводиться промежуточный экзамен и викторина. Смотрите расписание для дат

  • Конфликты: если вы не можете посещать занятия в классе промежуточные экзамены и тесты с официальной причиной, напишите нам по адресу cs234-win1920-staff @ lists.stanford.edu, как только сможешь так что размещение можно запланировать. (Исторически это либо спросить вас сдать экзамен удаленно в одно и то же время или назначить другое время экзамена).

  • Примечания к экзаменам: Вы можете принести односторонний 1 (размер письма) страница рукописных или печатных заметок к среднему курсу. Для викторины вы Приглашаем вас принести двустороннюю страницу (размером с букву) с рукописными или печатными заметками. Никакие калькуляторы, ноутбуки, сотовые телефоны, планшеты или другие ресурсы не будут позволено, разрешено.

Задания, курсовой проект и процесс подачи


  • Задания: см. Страницу заданий. где будут размещены все задания.

  • Курсовой проект: см. Страницу курсового проекта Подробнее о курсовом проекте.

  • Вычислительные ресурсы: у нас будет несколько облачных ресурсов, доступных для заданий 2 и 3, а также для проекта. Инструкции о том, как получить к ним доступ, будут объявлены перед Заданием 2.

  • Процесс отправки: инструкции по отправке заданий и проект также можно найти на странице «Задания».

Часы работы

Часы работы Эммы будут у выхода 218. Часы работы CA начинаются с четверга, 9 января. Посмотреть календарь для времени и места.

Для личного и онлайн-рабочего времени SCPD вам необходимо будет зарегистрировать учетную запись на QueueStatus. Если вы хотите встать в очередь, нажмите «Зарегистрироваться» в очереди на CS234-Winter 2020.Не забудьте указать свой адрес электронной почты при «Регистрации»; это способ для CA свяжется с вами. Для получения дополнительной информации ищите объявления на левой панели. Для работы в режиме онлайн вам необходимо установить Zoom (инструкции ниже), чтобы видеозвонок с CA: CA свяжется с вами через Zoom, когда он / она встретится с вами в очереди.

Инструкция по установке Zoom:

  • Linux
    • Перейдите на страницу Zoom Client для Linux и загрузите правильный пакет Linux для вашего Linux. тип распространения, архитектура и версия ОС.
    • Следуйте инструкциям по установке Linux здесь.
  • Mac
    • Загрузите установщик Zoom здесь.
    • Инструкции по установке можно найти здесь.
  • Windows
    • Перейдите в Stanford Zoom и выберите «Launch Zoom».
    • Щелкните «Организовать встречу»; ничего не запустится, но появится ссылка «скачать и запустить Zoom».
    • Щелкните «Загрузить и запустить Zoom», чтобы получить и загрузить Zoom_launcher.исполняемый'.
    • Запустите Zoom_launcher.exe для установки.

Посещаемость

Посещение не требуется, но приветствуется. Иногда мы можем выполнять в классе упражнения или дискуссии, и это труднее сделать и принесет пользу. от себя. Однако, если вы не можете посещать занятия, занятие записывается. Ранее было показано, что просмотр лекции видеосюжеты в небольших группах, когда один человек делает паузу для облегчения обсуждения, могут повысить успеваемость студентов, как посещение лекций вживую.В предыдущие годы некоторые студенты смотрели видео в небольших группах, поэтому мы рекомендуем вам подумать об этом, если вы не можете посетить определенную лекцию или если вы участвуете в классе как студент SCPD. я всегда рады услышать о новых способах эффективного изучения материала учащимися, поэтому мы всегда приветствуем обмен такими советами.

Связь

Мы считаем, что студенты часто многому учатся друг у друга, а также у нас, сотрудников курса.Поэтому для облегчения обсуждение и взаимное обучение, мы просим вас использовать Piazza для всех вопросов, связанных с лекциями, домашними заданиями и проектами.

Для студентов SCPD: если у вас есть общие вопросы по SCPD, отправьте электронное письмо по адресу [email protected] или позвоните 650-741-1542. Если у вас есть конкретные вопросы, связанные с тем, чтобы стать учеником SCPD в этом конкретном классе, пожалуйста, свяжитесь с нам по адресу [email protected]

В исключительных обстоятельствах, которые требуют от нас принятия особых мер, напишите нам по адресу cs234-win1920-staff @ lists.stanford.edu. Например, такая ситуация может возникнуть, если студенту требуются дополнительные дни. отправить домашнее задание из-за неотложной медицинской помощи, или если студенту нужно назначить альтернативное промежуточное свидание из-за таких событий, как конференц-поездки и т. д. Они будут рассматриваться и утверждаться в индивидуальном порядке.

Академическое сотрудничество и неправомерное поведение

Я забочусь о академическом сотрудничестве и неправомерном поведении, потому что важно и то, и другое, чтобы мы могли оценить вашу собственную работу (независимо от работы ваших коллег) и потому, что непринятие чужой работы как своей - важная часть честности в вашей будущей карьере.Я понимаю, что разные учреждения и места могут иметь разные определения того, какие формы совместного поведения считаются приемлемыми. В этом классе для письменных домашних заданий вы можете обсудить идеи с другими, но ожидается, что вы напишете свои собственные решения самостоятельно (не обращаясь к чужим решениям). Для кодирования вам разрешено выполнять проекты группами по 2 человека, но для любых других сотрудничества, вы можете делиться только поведением ввода-вывода ваших программ.Это побуждает вас работать отдельно, но делиться идеями. о том, как протестировать вашу реализацию. Помните, что если вы поделитесь своим решением с другим учащимся, даже если вы не копировали из другой, вы все еще нарушаете кодекс чести. Что касается финального проекта, вы можете объединить этот проект с другим классом. предполагая, что проект имеет отношение к обоим классам, при условии, что вы получите предварительное разрешение инструкторов класса. Если ваш проект расширение проекта предыдущего класса, ожидается, что вы внесете существенный дополнительный вклад в проект.
Мы периодически запускаем программное обеспечение для обнаружения сходства по всем представленным студенческим программам, включая программы прошлых кварталов и любые решения, найденные в Интернете на общедоступных веб-сайтах. Любой нарушитель Стэнфордского университета Кодекс чести будет передан в Управление по судебным делам. Если вы думаете, что допустили ошибку (это может случиться, особенно при стрессе или когда мало времени!), Обратитесь к Эмме или главному CA; последствия будут гораздо менее серьезными, чем если бы мы обратились к вам.

Студенты-инвалиды

Студенты, которым может потребоваться академическое жилье из-за инвалидности, должны начать запрос в Управление доступного образования (OAE). Профессиональный персонал оценит запрос с необходимой документацией, порекомендуйте разумные приспособления и подготовьте письмо о размещении для факультета в текущем квартале, в котором делается запрос. Студентам следует связаться с OAE как можно скорее, поскольку необходимо своевременное уведомление для координации приспособлений.OAE находится на 563 Salvatierra Walk (650-723-1066, http://studentaffairs.stanford.edu/oae).

Кредит / Нет зачисления в кредит

Если вы записаны на курс в кредит / без кредитного статуса, вам будут выставлять оценки за работу как обычно. по стандартным правилам Стэнфорда. Единственное отличие от тех, кто идет на буквенную оценку, заключается в том, что вы должен получить оценку C- (C минус) или выше в классе, чтобы вы были отмечены как CR. На практике потенциальные варианты для достижения этого были бы такими, как (а) хорошо справляется со всеми заданиями, экзаменом и викториной, но не завершает проект, или (б) набирает средний балл по всем аспектам курса, или (в) плохо сдает экзамен, но хорошо выполняет все задания и проект..

Смотрите также