Отрывок: Производится выбор начального решения. Примем начальное решение за текущее. 2. Шаг мутации: из текущего решения создадим 𝜇 новых, путём добавления к текущему решению 𝜇 случайных векторов, распределённых по многомерному нормальному распределению с мат. ожиданием равным текущему...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Наумов, М.Е. | - |
dc.contributor.author | Благов, А.В. | - |
dc.contributor.author | Naumov, M.E. | - |
dc.contributor.author | Blagov, A.V. | - |
dc.date.accessioned | 2019-04-22 11:45:19 | - |
dc.date.available | 2019-04-22 11:45:19 | - |
dc.date.issued | 2019-05 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20190422\75744 | ru |
dc.identifier.citation | Наумов М.Е Эвристические методы для эволюционных стратегий в задачах машинного обучения с подкреплением / Наумов М.Е, Благов А.В // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 931-935. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Evristicheskie-metody-dlya-evolucionnyh-strategiĭ-v-zadachah-mashinnogo-obucheniya-s-podkrepleniem-75744 | - |
dc.description.abstract | Существует множество методов решения задач машинного обучения, каждый из которых применяется в зависимости от решаемой задачи. В данной статье описаны несколько классических алгоритмов эволюционных стратегий в задаче машинного обучения с подкреплением, улучшение простейшей реализации с помощью эвристических алгоритмов, описание экспериментальной системы, а также полученные результаты. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.title | Эвристические методы для эволюционных стратегий в задачах машинного обучения с подкреплением | ru |
dc.title.alternative | Heuristic methods for evolutionary strategies in reinforcement learning problems | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | Производится выбор начального решения. Примем начальное решение за текущее. 2. Шаг мутации: из текущего решения создадим 𝜇 новых, путём добавления к текущему решению 𝜇 случайных векторов, распределённых по многомерному нормальному распределению с мат. ожиданием равным текущему... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper120.pdf | 418.12 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.