Отрывок: 3. Обновление параметров каждого алгоритма. IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 4. Искусственный интеллект 040602 4. Получение действия от каждого алгоритма и мета-действия. На основе дискретного мета- действия производится выбор одного из действий алгоритмов ансамбля в качестве выходного. Рис. 1. Рассматриваемый алгоритм 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В эксп...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Козлов Д. А. | ru |
dc.coverage.spatial | randomized ensembled double q-learning | ru |
dc.coverage.spatial | soft actorcritic | ru |
dc.coverage.spatial | deep q-learning | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | мета-алгоритм | ru |
dc.coverage.spatial | обучение с подкреплением | ru |
dc.creator | Козлов Д. А. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-03 15:45:51 | - |
dc.date.available | 2023-10-03 15:45:51 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\541234 | ru |
dc.identifier.citation | Козлов, Д. А. Метод ансамблирования алгоритмов обучения с подкреплением на основе иерархичности / Д. А. Козлов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 040602. | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-ansamblirovaniya-algoritmov-obucheniya-s-podkrepleniem-na-osnove-ierarhichnosti-105727 | - |
dc.description.abstract | Предлагается алгоритм ансамблирования нескольких алгоритмов обучения с подкреплением. Предложенный подход действует в среднем эффективнее чем каждый из алгоритмов в ансамбле по отдельности. В статье рассматривается ансамбль из алгоритмов REDQ и SAC. Выходом из ансамбля является выход алгоритма, выбранного с помощью DQN. Возможно ансамблирование других алгоритмов и в другом количестве. Обучение с подкреплением является перспективной областью в машинном обучении. Важной нерешенной задачей обучения с подкреплением является обобщение сложных задач, и решение их при помощи мета-алгоритмов. Предлагаемый метод возможно использовать в сложных задачах, состоящих из многих подзадач, эффективные решения для которых могут предложить различные алгоритмы из ансамбля. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект | ru |
dc.title | Метод ансамблирования алгоритмов обучения с подкреплением на основе иерархичности | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 040602 | ru |
dc.citation.volume | 4 | ru |
dc.textpart | 3. Обновление параметров каждого алгоритма. IX Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2023) Секция 4. Искусственный интеллект 040602 4. Получение действия от каждого алгоритма и мета-действия. На основе дискретного мета- действия производится выбор одного из действий алгоритмов ансамбля в качестве выходного. Рис. 1. Рассматриваемый алгоритм 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В эксп... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1920-9_2023-040602.pdf | 297.12 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.