класс алгоритмов машинного обучения, при которых прогноз строится на основе закономерностей в данных и, кроме того, продолжает улучшаться по мере поступления новых результатов.
Основу оперантного научения составляет схема «ситуация-реакция-подкрепление»....
Что касается проблем школьного обучения, то Торндайк определяет их как искусство создавать и задерживать...
Научение – это своеобразный метод обучения, требующий конкретного действия....
;
негативное подкрепление – это действия, не несущие в себе удовольствие....
Научение можно рассматривать как форму обучения.
Рассматривается разработанный программный комплекс, который позволяет реализовать алгоритм обучения с подкреплением для того, чтобы обучить искусственную нейронную сеть выполнять поставленные перед ней задачи. Считается, что обучение с подкреплением является частным случаем обучения с учителем, так как учителем нейронной сети является окружающая среда или созданная рабочая область, с которой взаимодействует агент в виде искусственной нейронной сети. Агент взаимодействует со средой и за каждое свое действие получает вознаграждение или наказание. Пытаясь заработать максимальное количество очков в виде суммы всех вознаграждений нейронная сеть учится взаимодействовать со средой, достигая необходимого нам результата. В статье предоставлены примеры использования как нейронных сетей, так и примеров настройки весов сети на основе обучения с подкреплением и достигнутые на их основе результаты. Данные примеры показывают актуальность применения нейронных сетей для решения поставленных задач и ...
Его используют, как правило, в ситуациях, когда дети в ходе воспитания и обучения не выполняют установленные...
Категория обучение обладает более широким смыслом, который дополнительно включает институты....
Их называют подкреплением....
Особенности положительного и отрицательного подкрепления
Положительное подкрепление — это событие, которое...
Наказание приводит к исчезновению реакции, при этом следствие негативного подкрепления представлено обучением
В статье рассматриваются различные подходы к созданию торговых агентов обучения с подкреплением на основе Q-обучения. Направление использования обучения с подкреплением не так распространено в задачах управления активами, как прогнозирование цены актива с использованием методов машинного обучения, однако их можно адаптировать под задачи управления активами. В рамках статьи рассматриваются реализации как дискретного Q-обучения, так и метода с использованием нейронных сетей. В рамках экспериментов агенты были обучены на реальных котировках некоторых акций из индекса S&P500 и сравнивались результаты как на обучающих, так и на тестовых периодах. Также была модифицирована функция наград в реализации с нейронными сетями, которая позволила сделать выводы об обучаемости агентов.
формирование единого логического целого путем соединения нескольких аппаратно-программных комплексов; примером горизонтального масштабирования является повышение производительности распределенной обработки данных путем добавления узлов в кластере с целью подключения (привлечения) дополнительных ресурсов; горизонтальное масштабирование для увеличения производительности также называется масштабированием вширь (scale-out).
определение атрибута и домена, размещаемое в верхней части отношения.
один или несколько атрибутов, уникально идентифицирующих отношение.
Наведи камеру телефона на QR-код — бот Автор24 откроется на вашем телефоне
