아니오. 1 "깊은 강화 무료 슬롯 사이트이란 무엇입니까?" (1/2)

안녕하세요, 저는 R & D Center, Scsk Co., Ltd.의 Saito

다음 세 기사에서는 "ChainerRl"이라는 OSS를 사용하여 깊은 강화 무료 슬롯 사이트을 구현하는 방법을 설명합니다.

소개

2019 년 현재, 세계는 세 번째 AI 붐의 한가운데에 있습니다.
최근에는 다양한 것들이 "AI"로 지명되었으며 일반 대중에게 인기를 얻었습니다.

이 붐을 일으킨 기술은 딥 러닝이라는 기술이었습니다.
붐은 딥 러닝이 얼굴 인식과 같은 특정 분야무료 슬롯 사이트 인간을 능가하는 능력을 보여주기 위해 사용되었을 때 시작되었습니다.

우리가 설명 할 깊은 강화 무료 슬롯 사이트은 강화 무료 슬롯 사이트과 딥 러닝을 결합합니다.

• "심층 강화 무료 슬롯 사이트"= "강화 무료 슬롯 사이트" + "딥 러닝"
  이것은 DeepMind의 "Alphago"무료 슬롯 사이트 사용 된 가장 인기있는 기술 중 하나입니다.

기계 무료 슬롯 사이트 분류

깊은 강화 무료 슬롯 사이트을 설명하기 전에 기계 학습 방법을 정리해 봅시다.

기계 학습은 일반적으로 "감독 무료 슬롯 사이트", "감독되지 않은 무료 슬롯 사이트"및 "강화 무료 슬롯 사이트"의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

감독 무료 슬롯 사이트

감독 무료 슬롯 사이트에서 "입력과 출력의 관계"는 정답 레이블을 사용한 교육 데이터에서 학습됩니다.

예를 들어, 감독 된 무료 슬롯 사이트을 가진 개와 고양이의 이미지 분류를 구현할 때, "이것은 개입니다"라고 말하는 정보 (올바른 레이블)는 개의 이미지 (무료 슬롯 사이트 데이터)에 제공됩니다.
이 올바른 레이블은 기계가 출력하려는 ​​데이터의 샘플입니다.
이것은 기계가 출력이 샘플이되도록 연구 할 수 있도록합니다.

최근 AI에서 감독 무료 슬롯 사이트은 주류 학습 방법입니다.
인간이 정답을 명시 적으로 제공하기 때문에 인간이 의도 한 대답을 출력하기가 쉽습니다.
도전은 교육 데이터를 수집하고 데이터에 정답 라벨을 제공하는 번거 로움입니다.

감독되지 않은 무료 슬롯 사이트

감독되지 않은 무료 슬롯 사이트에서 "데이터 세트의 구조"는 정답 레이블이없는 교육 데이터에서 학습됩니다.

예를 들어, 감독되지 않은 무료 슬롯 사이트에서 이미지 유사성을 구현할 때 이미지 A와 B가 유사하다는 정보는 제공되지 않습니다.
이미지 기능무료 슬롯 사이트 많은 수의 이미지를 훈련 데이터로 입력하고 이미지 기능무료 슬롯 사이트 유사성을 출력하십시오.

따라서 이미지에 올바른 레이블을 줄 필요는 없지만
정답을 모르기 때문에 때때로 오해 결과를 얻습니다.

강화 무료 슬롯 사이트

강화 무료 슬롯 사이트에서는 시행 착오에 따라 "최적의 행동"을 배웁니다.
활동 순서는 무언가가 달성 될 때까지 일련의 행동입니다.
훈련 데이터가 기본적으로 필요하지 않으므로 데이터가 수집되지 않거나 올바른 레이블이 제공됩니다.
이 아이디어는 깊은 강화 무료 슬롯 사이트에서도 동일합니다.

강화 무료 슬롯 사이트을 상상할 수 있도록 "카트 폴"이라는 유명한 문제를 소개 할 것입니다.
이것은 강화 무료 슬롯 사이트을 사용하여 "스틱이 떨어지는 것을 방지하기 위해 돌리 왼쪽과 오른쪽을 움직입니다."

<전 배우기

<무료 슬롯 사이트 후

로드가 크게 기울일 때와 같은 실패의 결과 또는 카트가 옆으로 넓게 움직일 때와 같은 실패의 결과 또는 일정 시간 동안로드를 무너 뜨리지 않은 결과의 성공적인 결과는 중앙으로 돌아가서 다시 시도하십시오.

연구 전 비디오무료 슬롯 사이트 스틱은 빠르게 기울어 지므로 빠르게 중앙으로 돌아갑니다.
무료 슬롯 사이트 후 비디오는 약 200 개의 시험 후에 명시됩니다.
이것은 스틱이 연구 전보다 더 오래 떨어지지 않는 상태를 유지할 수 있습니다.

*이 소스 코드는이 기사의 뒷부분에 게시됩니다.

여기서 중요한 것은 "스틱이 몇 번 기울어지는 몇 번, 한 곳으로 넘어가는 것을 방지하기 위해 얼마나 많은 곳으로 이동 해야하는지"와 같은 훈련 데이터가 제공되지 않는다는 것입니다.
"감독 무료 슬롯 사이트"에서, 많은 양의 학습 데이터를 제공하면 스틱이 떨어지는 것을 방지합니다.
강화 무료 슬롯 사이트은 비디오에서와 같이 시행 및 오류를 반복 할 때 스틱이 떨어지지 않도록 이동하는 방법을 찾을 수있는 시스템입니다.

시행 착오를 통해 최적의 행동을 찾는 무료 슬롯 사이트 방법은 인간의 것과 유사합니다.
매뉴얼을 읽지 않고도 많은 현대식 가전 제품을 작동 할 수 있으므로 실제로 버튼을 누르고 일어난 일을 관찰하여 사용하는 방법을 이해한다고 생각합니다.

물론 인간은 과거의 경험으로부터 사전 지식을 가지고 있기 때문에 그것들이 동일하다고 명확하게 말할 수는 없습니다.
기계무료 슬롯 사이트, 사전 지식의 핸디캡은 엄청난 수의 시험으로 가득 차 있습니다.

강화 무료 슬롯 사이트의 또 다른 주요 이점은 인간이 훈련 데이터를 제공하지 않기 때문에 결코 생각하지 않았던 행동 순서를 발견 할 수 있다는 것입니다.

그러나 물론, 아무것도없는 상태에서는 배울 수 없습니다.
강화 무료 슬롯 사이트에서 훈련 데이터 대신 시도 및 오류가 발생할 수있는 상태를 준비해야합니다.
"시행 및 오류 가능성 상태"는 "에이전트", "환경"및 "그들 사이에 발생하는 세 가지 상호 작용"이 정의되는 상태를 나타냅니다.

에이전트

주제는 반복적 인 시행 착오를 통해 연구하는 것입니다.
에이전트는 해당 상태와 보상에 따라 다음 조치를 결정합니다.
어떤 상태와 어떤 조치에 대한 정보를 제공함으로써 어떤 보상을받을 수 있습니까? 다음 조치를 선택할 수 있습니다.

나중에 설명하자면깊은 강화 무료 슬롯 사이트과 강화 무료 슬롯 사이트의 주요 차이점은이 선택에 신경망을 사용하는지 여부입니다.

카트 폴 예제에서 에이전트는 배의 행동을 결정하는 판사입니다.
이 판단은 인간이 뇌라고 부르는 것에 해당합니다.

환경

에이전트는 참여할 대리인의 대상입니다.
강화 무료 슬롯 사이트은 기본적으로 수많은 시험이 포함되기 때문에 시뮬레이터를 사용하여 수행됩니다.
주변 환경을 정의해야합니다.

실제 세계에서 그것을하려고한다면 환경을 정의 할 필요가 없습니다.
그러나 위무료 슬롯 사이트 언급했듯이 많은 시도가 이루어질 것입니다.
실제 세계무료 슬롯 사이트는 상황이 깨질 수 있으며 많은 경우 시험 속도도 느려집니다.
따라서 컴퓨터의 최종 조정을 제외하고는 모든 것을 배우는 것이 좋습니다.

카트 폴 예제에서 막대와 트랙의 물리적 물체 외에도 중력 및 기타 환경도 환경입니다.

3 개의 상호 작용

• Action

"에이전트"에서 "환경"으로의 접근 방식을 나타냅니다.
시행 착오를 통해 어떤 조치가 발생할 것인지 배울 수 있습니다.
그러나 작업 옵션 자체는 미리 정의해야합니다.

카트 폴 예제무료 슬롯 사이트 왼쪽과 오른쪽으로 이동하는 것은 행동입니다.

• 상태

"에이전트"가 관찰 할 수있는 "환경"요소를 나타냅니다.
에이전트는 외부에서 관찰을 수행하거나 관찰 정보를받을 수 있습니다.

카트 폴 예무료 슬롯 사이트는 돌리의 위치와 막대의 기울기가 언급됩니다.

• 보상

이것은 "에이전트"의 "환경"에서 일어난 일의 품질과 정도를 나타냅니다.
보상은 듣는 것이 좋지만 강화 무료 슬롯 사이트의 세계에서는 보상에 대한 부정적인 가치를 설정하여 처벌을 표현할 수 있습니다.
아무것도 아는 머신은 잘못 될 때 어떤 일이 발생하는지 또는 어떤 일이 발생하는지 결정할 수 있습니다.
사전 정의해야합니다.

카트 폴 예제무료 슬롯 사이트는 비디오무료 슬롯 사이트 알지 못하지만 스틱이 계속 서있는 동안 한 점을 계속 제공합니다.
위는 강화 무료 슬롯 사이트에서 정의되어야하는 것들입니다.
"주변 환경에서 발생하는 조치를 위해 발생하는 조치를 관찰 한 다음 변경 사항이 귀하에게 좋은지 나쁜지 여부를 결정합니다."
이 시행 및 오류를 통해, 당신에게 가장 많은 변화를 줄 일련의 행동을 찾을 수 있습니다.

무료 슬롯 사이트 목표의 차이점에 유의하십시오

우리는 "감독 무료 슬롯 사이트", "감독되지 않은 무료 슬롯 사이트"및 "강화 무료 슬롯 사이트"이라는 세 가지 학습 방법을 도입했지만 각 학습 목표는 다릅니다.
해결할 수있는 문제도 다릅니다.
강화 무료 슬롯 사이트에는 기본적으로 데이터 수집이 필요하지 않지만 경우에 따라 데이터 수집이 필요할 수 있습니다.

예를 들어, 감독 무료 슬롯 사이트 및 강화 무료 슬롯 사이트은 "질문에 대한 최상의 답변을 제공하는 AI"에 대한 비교하십시오.
학습 데이터를 준비하면 "감독 무료 슬롯 사이트"으로 구현할 수 있습니다. 이는 "질문에 대한 최적의 답변"입니다.
대부분의 경우 Q & A에 자동으로 응답하는 챗봇은 이러한 방식으로 감독 된 무료 슬롯 사이트으로 구현됩니다.

이제이 AI가 강화 무료 슬롯 사이트을 사용하여 구현되었다고 가정하면 보상의 정의를 고려할 것입니다.
카트 폴은 막대 기울기와 같은 환경에서 얻은 값에 따라 보상을 정의합니다.

이번에는 보상은 품질과 나쁜 결과에 따라 결정됩니다.
환경에서 품질과 나쁜 결과를 값으로 얻으려면 올바른 결정을 내리려면 충분한 데이터가 있어야합니다.

그러나 "올바른 결정을 내릴 수있는 충분한 데이터"는 궁극적으로 "질문에 대한 최적의 대답"으로 이어집니다.
이 데이터가 준비되면 감독 된 무료 슬롯 사이트으로이를 구현하는 데 비용이 덜 드러납니다.
강화 무료 슬롯 사이트은 데이터를 준비하지 않고 환경의 보상을 예측할 수없는 문제와 같은 문제에 부적합하다고 말할 수 있습니다.

세 가지 무료 슬롯 사이트 방법 중 어느 것이 더 나은지는 아니지만 다른 용도가 있습니다.
인간은 이것이 강화 무료 슬롯 사이트에 적합한 문제인지 여부를 결정해야합니다.

깊은 강화 무료 슬롯 사이트 개요

처음에 언급했듯이 깊은 강화 무료 슬롯 사이트은 강화 무료 슬롯 사이트과 딥 러닝을 결합합니다.
*딥 러닝에 관한"Tensorflow + Keras 소개 ~ 우리도 할 수 있습니까? 딥 러닝"그러나 우리는 그것을 소개하고 있으므로 참조하십시오.

강화 무료 슬롯 사이트에서, 당신은 "어떤 상태와 어떤 행동을 취하고 어떤 보상을받을 것인지"학습을 통해 가장 적절한 행동을 선택하게됩니다.
심층 강화 무료 슬롯 사이트은 동일한 학습 목표를 가지고 있지만 신경망을 사용하여 행동을 선택한다는 점에서 강화 무료 슬롯 사이트과 다릅니다.

신경망을 사용함으로써 발생하는 가장 큰 변화는 이제 연속 값을 처리 할 수 ​​있다는 것입니다.

연속 값을 처리 할 수 ​​있습니다

전통적인 강화 무료 슬롯 사이트에서, "어떤 상태와 어떤 행동을 취할 것인지, 어떤 보상을받을 것인지,"우리는 아래 다이어그램과 같이 Q 테이블이라는 테이블을 사용했습니다.

이 테이블이 있으면 상태 A에서 행동 B를 취하면 보상을 받게됩니다.
그리고 그 판단에 따라 최상의 행동을 선택할 수 있습니다.

그러나이 테이블에는 한계가 있습니다.
카트 폴과 같이 상태가 연속적이면 아래와 같이 "이산화"해야합니다.

상태 중 하나를 사용하여 연속 값과 이산화를 설명합니다.
막대 각도의 최대 및 최소값에 한계가 있지만 그 무료 슬롯 사이트의 값을 무한히 사용할 수 있습니다.
이것은 연속 값임을 의미합니다.
이산화는 특정 범위로 나누어 연속적인 형태로 연속 값을 재정의하는 프로세스입니다.
로드 각도 측면무료 슬롯 사이트 가능한 각도를 "State A로 몇 번이나 몇 번이나 몇 번이나 몇 번이나 몇 번이나"로 정의하고 나눕니다.
이것은 가능한 값을 "막대의 각도"로 계산할 수 있습니다.
일반적으로 다양한 프로세스를 수행하기 위해 이러한 방식으로 연속 값을 이산화 할 수 있습니다.

값이 연속적으로 유지되면 가능한 값이 무한대이므로 테이블로 만드는 것은 불가능합니다.
테이블을 만들려면 이산화되어야합니다.
물론 상태는로드의 각도가 아니므로 각각에 대해 이산화되어야합니다.

여기서 문제는 이산화가 일정한 폭의 상태가 동일하게 처리된다는 것입니다.
표현력이 감소함에 따라 정확도도 감소합니다.

깊은 강화 무료 슬롯 사이트은 신경망을 사용하여 연속 값을 처리하는 방법입니다.
Cartpole은 다음과 같이 신경망을 갖습니다.

이것은 깊은 강화 무료 슬롯 사이트이 표현을 줄이지 않고 정보를 처리 할 수 ​​있도록합니다.

또한 심층 강화 무료 슬롯 사이트을위한 잘 알려진 알고리즘 인 DQN (Deep Q-Network)은 입력 시계열 및 교육을 중단하고 신경망의 가중치를 업데이트하는시기를 제한하고 보상을 [-1, 0, 1]로 고정하는 등의 성공적인 학습을 보장하도록 설계되었습니다.