'

Генерация вероятностных автоматов методами Reinforcement Learning

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Генерация вероятностных автоматов методами Reinforcement Learning Выполнил: Иринёв А. В. Руководитель: Шалыто А. А.


Слайд 1

2 Стимулирующее обучение


Слайд 2

3 Вероятностные автоматы Моделирование сложных систем, имеющих стохастическую природу Построение мобильных агентов


Слайд 3

4 Обучение автомата Действие Проверка «слабого условия» Перераспределение вероятностей


Слайд 4

5 Применение стимулирующего обучения Работать непосредственно с вероятностной моделью непрактично Генерация автоматной модели


Слайд 5

6 Q-learning: статические задачи Обучение Q-функции Порождение оптимальной стратегии


Слайд 6

7 Q-learning: стохастические системы Обучение Q-функции Подсчёт вероятностей переходов Сжатие вероятностной модели


Слайд 7

8 Пример задачи на двумерном поле Клетка поля определяет текущее состояние мобильного робота Четыре доступных действия Выделенные клетки Задача – максимизировать общую прибыль для нескольких мобильных роботов


Слайд 8

9 Тестовый пример


Слайд 9

10 Сжатие автоматной модели


Слайд 10

11 Выводы Непосредственное обучение вероятностной модели непрактично Предложенный подход позволяет решать задачи оптимизации для стохастических систем В зависимости от специфики задачи возможно эффективное сжатие автоматной модели


×

HTML:





Ссылка: