Усиленное обучение

Оглавление

Группа авторов. Усиленное обучение

Введение

Глава 1. Примеры применения RL

Глава 2. Математические основы RL

Глава 3.Ключевые концепции

Глава 4. Беллмановские уравнения

Глава 5. Основные алгоритмы RL

Глава 6. Алгоритмы на основе политики

Глава 7. Модели на основе планирования

Глава 8. Глубокое Усиленное Обучение

Глава 9. Управление обучением и стабилизация

Глава 10. Методы обучения с моделями

Глава 11. Практические реализации

Глава 12. Кодирование и примеры

Глава 13. Проектирование и настройка RL систем

Глава 14. Перспективы и будущее RL

Отрывок из книги

Усиленное обучение (Reinforcement Learning, RL) находит применение в различных областях благодаря своей способности решать сложные задачи, требующие адаптивного поведения и долгосрочного планирования. В этой главе мы рассмотрим основные примеры использования RL, включая игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами и оптимизацию.

Игры представляют собой одну из самых известных областей применения RL. Они предоставляют контролируемую среду, где агенты могут учиться через взаимодействие и получать четкую обратную связь в виде выигрышей или проигрышей.

.....

Упаковка требует от роботов не только точности, но и способности к оптимизации пространства. Задачи упаковки часто связаны с укладкой разнообразных предметов в ограниченное пространство, где важно учитывать их форму, размер и хрупкость. RL позволяет роботам разрабатывать стратегии, которые максимизируют использование пространства и минимизируют риск повреждения товаров. Например, робот может обучиться наиболее эффективному способу размещения предметов в коробке, учитывая их вес и устойчивость.

Одним из примеров успешного применения RL в манипуляции объектами является проект Dactyl от OpenAI, где роботизированная рука обучается манипуляции различными объектами. Используя методы глубокого RL, Dactyl научилась вращать и перемещать сложные объекты, такие как кубик Рубика, демонстрируя высокую степень точности и адаптивности. Этот проект показал, что роботы могут обучаться сложным манипуляциям без предварительного знания характеристик объектов, что значительно расширяет их применимость в реальных условиях.

.....