Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, какие методы и подходы используются для работы с тензорами, которые являются ...
Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения, используемых для обучения с подкреплением, включают в себя: 1. Q-обучение (Q-learning) - это алгоритм, который используется для обучения агента в среде с дискретным пространством состояний и действий. Он основан на оценке функцииПодробнее
Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения, используемых для обучения с подкреплением, включают в себя:
1. Q-обучение (Q-learning) — это алгоритм, который используется для обучения агента в среде с дискретным пространством состояний и действий. Он основан на оценке функции ценности действий в каждом состоянии и выборе наиболее выгодного действия на основе этой оценки.
2. SARSA — это алгоритм, похожий на Q-обучение, но вместо оценки функции ценности действий он использует оценку функции ценности пары состояние-действие-награда. Это позволяет агенту учитывать будущие награды при выборе действий.
3. Deep Q-Networks (DQN) — это алгоритм, который использует нейронные сети для оценки функции ценности действий в среде с непрерывным пространством состояний и действий. Он позволяет агенту обучаться на основе опыта, собранного в процессе взаимодействия со средой.
4. Policy Gradient — это класс алгоритмов, которые напрямую оптимизируют стратегию агента, минимизируя функцию потерь или максимизируя ожидаемую награду. Они часто используются для решения задач с непрерывным пространством действий.
5. Actor-Critic — это алгоритм, который комбинирует преимущества Q-обучения и Policy Gradient, используя две нейронные сети — актера (actor) для выбора действий и критика (critic) для оценки функции ценности действий.
6. Моделирование мира (Model-based RL) — это подход, который использует модель среды для прогнозирования будущих состояний и наград, что позволяет агенту планировать свои действия. Он может быть комбинирован с другими алгоритмами, такими как Q-обучение или Policy Gradient.
7. Мультиагентное обучение (Multi-agent RL) — это подход, который используется для обучения нескольких агентов взаимодействовать друг с другом и средой. Он может включать в себя различные алгоритмы, такие как Q-обучение или Policy Gradient, а также специальные алгоритмы для координации действий нескольких агентов.
Видеть меньше
1. Алгоритмы для создания тензоров: - Создание нулевого тензора - Создание тензора из списка или массива - Создание случайного тензора - Создание тензора с заданным значением 2. Алгоритмы для изменения размерности тензоров: - Изменение размерности (reshape) - Транспонирование (transpose) - Сжатие (sПодробнее
1. Алгоритмы для создания тензоров:
— Создание нулевого тензора
— Создание тензора из списка или массива
— Создание случайного тензора
— Создание тензора с заданным значением
2. Алгоритмы для изменения размерности тензоров:
— Изменение размерности (reshape)
— Транспонирование (transpose)
— Сжатие (squeeze)
— Расширение (unsqueeze)
— Объединение (concatenate)
— Разделение (split)
3. Алгоритмы для доступа к элементам тензоров:
— Индексация (indexing)
— Срезы (slicing)
— Итерация (iteration)
4. Алгоритмы для математических операций с тензорами:
— Умножение (multiplication)
— Сложение (addition)
— Вычитание (subtraction)
— Деление (division)
— Скалярное произведение (dot product)
— Матричное умножение (matrix multiplication)
— Тензорное произведение (tensor product)
5. Алгоритмы для работы с градиентами:
— Автоматическое дифференцирование (automatic differentiation)
— Обратное распространение ошибки (backpropagation)
6. Алгоритмы для работы с логическими операциями:
— Условные операторы (if-else)
— Логические операции (and, or, not)
— Маскирование (masking)
7. Алгоритмы для работы с линейной алгеброй:
— Решение систем линейных уравнений (linear equation solving)
— Нахождение собственных значений и векторов (eigenvalue and eigenvector calculation)
— Сингулярное разложение (singular value decomposition)
— QR-разложение (QR decomposition)
8. Алгоритмы для работы с фильтрацией и сверткой:
— Конволюция (convolution)
— Пулинг (pooling)
— Фильтрация (filtering)
9. Алгоритмы для работы с нейронными сетями:
— Прямое распространение (forward propagation)
— Обратное распространение (backpropagation)
— Градиентный спуск (gradient descent)
— Стохастический градиентный спуск (stochastic gradient descent)
— Алгоритм обратного распространения ошибки по времени (backpropagation through time)
10. Алгоритмы для работы с обработкой изображений:
— Свертка (convolution)
— Пулинг (pooling)
— Активации (activation functions)
— Нормализация (normalization)
11. Алгоритмы для работы с обработкой естественного языка:
— Векторизация слов (word embedding)
— Рекуррентные нейронные сети (recurrent neural networks)
— Сверточные нейронные сети (convolutional neural networks)
— Алгоритмы для работы с последовательностями (sequence processing algorithms)
12. Алгоритмы для работы с кластеризацией и классификацией:
Видеть меньше— Кластеризация (clustering)
— Классификация (classification)
— Регрессия (regression)
— Алгоритмы кластеризации и классификации на основе нейронных сетей (neural network-based clustering and classification algorithms)