Модель бесплатно: Модель на маникюр бесплатно в УЦ «Образование 21 век»

(2.60) u. = KdJdu, k> 0.

Мы можем проанализировать сходимость алгоритма ES (2.60) с помощью функции Ляпунова

(2.61) V = J (u *) — J (u)> 0, для u u *.

Производная V приводит к

(2.62) V. = dJduu. = — kdJdu2≤0.

Это доказывает, что алгоритм (2.60) приводит и к инвариантному множеству s. t. dJdu = 0, что (согласно предположению 2.3) эквивалентно u = u *. Однако каким бы простым ни казался алгоритм (2.60), он все же требует знания градиента J . Чтобы преодолеть это требование, вместо этого можно использовать алгоритм, мотивированный идеями управления скользящим режимом.Например, мы можем определить ошибку отслеживания

(2,63) e = J (u) −ref (t),

, где ref обозначает функцию времени, которая монотонно возрастает. Идея состоит в том, что если J отслеживает ref , то он будет увеличиваться, пока не достигнет инвариантного набора, центрированного вокруг равенства dJdu = 0. Простой способ достичь этой цели — выбрать следующий закон ES:

(2.64) u. = K1sgnsinπek2, k1, k2> 0.

Показано, что этот контроллер управляет и на заданные значения.т. | dJdu | <| ref. (t) | / k1, которое можно сделать сколь угодно малым путем соответствующей настройки k ₁ , см. Drakunov and Ozguner (1992).

Другой хорошо известный подход ES — это так называемая ES на основе возмущений. Он использует сигнал возмущения (часто синусоидальный) для исследования пространства управления и направляет переменную управления к ее локальному оптимуму, неявно следуя обновлению градиента. Эти типы алгоритмов ES были тщательно проанализированы, например, в Krstić and Wang (2000), Ariyur and Krstic (2003), Tan et al.(2008) и Rotea (2000). Приведем упрощенную версию алгоритма ЭС на основе синусоидальных помех.

(2,65) Ż = asinωt + π2J (u), u = z + asinωt − π2, a> 0, ω> 0.

Было показано, используя теорию усреднения и теорию сингулярных возмущений, что этот простой алгоритм при некоторых простых предположениях (по крайней мере, локальной оптимальности и гладкости Дж ) может (локально) сходиться к окрестности оптимального управления u *, см. Krstić and Wang (2000) и Rotea (2000).Конечно, есть много других алгоритмов ES; тем не менее, целью данной главы не является рассмотрение всех результатов ES. Вместо этого мы отсылаем заинтересованного читателя к цитированной выше литературе по ES для получения более подробной информации.

Давайте теперь поговорим о другом хорошо известном методе управления без моделей, а именно об алгоритмах обучения с подкреплением, см. Busonio et al. (2008), Саттон и Барто (1998), Бертсекас и Цициклис (1996), Сепешвари (2010), Бусониу и др. (2010), Фарахманд (2011), Кормушев и др.(2010). Идея обучения с подкреплением заключается в том, что, пробуя случайные управляющие действия, контроллер может в конечном итоге построить прогнозирующую модель системы, в которой он работает. Обучение с подкреплением — это класс алгоритмов машинного обучения, которые учатся отображать состояния на действия таким образом, чтобы максимизировать желаемое вознаграждение. В этих алгоритмах контроллер должен обнаруживать лучшие действия методом проб и ошибок. Эта идея была мотивирована областью психологии, где было осознано, что животные имеют тенденцию повторно выбирать (или не выбирать) действия на основе их хороших (или плохих) результатов, см. Thorndike (1911).При обучении с подкреплением контроллер изучает оптимальную политику (или действие), которая определяет способ поведения системы в заданное время и в заданном состоянии. Получение наилучшей политики основано на оптимизации, методом проб и ошибок, функции желаемого значения. Функция ценности оценивает ценность политики в долгосрочной перспективе. Проще говоря, функция ценности в данном состоянии — это общая сумма немедленного вознаграждения, которую контроллер может ожидать накопить в будущем, начиная с этого состояния.Метод проб и ошибок приводит к хорошо известному компромиссу между разведкой и эксплуатацией. В самом деле, чтобы максимизировать функцию ценности, контролер должен выбрать действия (или политики), которые были опробованы ранее и которые приводят к высокому немедленному вознаграждению и, что наиболее важно, приводят к высокой долгосрочной ценности. Однако, чтобы обнаружить эти действия с высокой наградой, контролер должен попробовать столько различных действий, сколько необходимо. Это испытание по сравнению с применением управляющих воздействий представляет собой дилемму использования (применения) и исследования (испытания), которая характеризует большинство контроллеров с обучением без моделей.Также стоит отметить, что некоторые алгоритмы обучения с подкреплением используют шаг проб и ошибок, чтобы изучить не отображение состояний и наилучших действий, а модель системы. Затем модель используется для планирования будущих управляющих воздействий. В этой книге мы по-прежнему называем эти типы алгоритмов управления безмодельными, поскольку модели изучаются в интерактивном режиме, «с нуля», с использованием прямого взаимодействия с системой. В литературе доступно множество методов обучения с подкреплением; все они используют одни и те же основные ингредиенты, упомянутые ранее, однако они различаются своими алгоритмами, например, тем, как они оценивают функцию долгосрочной ценности и так далее.Эта книга не об адаптивном управлении без моделей и не о методах обучения с подкреплением, поэтому мы оставим все как есть, а вместо этого направим читателя к цитированным ранее ссылкам для более подробного изложения этой темы.

Это были только два конкретных примера немодельных алгоритмов управления; было предложено гораздо больше подходов, например, эволюционные методы, такие как генетические алгоритмы, методы моделирования отжига и так далее. Можно также указать здесь чистую нейронную сеть (NN) ³ , глубокие алгоритмы NN, см. Prabhu and Garg (1996), Martinetz and Schulten (1993), Levine (2013) и Wang et al.(2016); и итеративное управление обучением (ILC), см. Bristow et al. (2006), Мур (1999) и Ан и др. (2007).

Теперь мы можем перейти к следующему разделу этой главы, где мы поговорим об адаптивных методах, более соответствующих основной теме этой книги, а именно об адаптивных контроллерах, основанных на обучении.

50 сайтов для загрузки бесплатных моделей 3D — Best Of

произвели огромную революцию в сфере искусства и обрабатывающей промышленности. Благодаря достижениям в технологии 3D-принтеров , теперь не так сложно владеть принтером даже дома или в офисе.

Более того, вам не нужно быть инженером AutoCAD, чтобы разработать 3D-модель для ваших нужд, так как эту работу выполняют многочисленные веб-сайты, посвященные 3D-моделям.

Итак, хотите ли вы создать трехмерную мебель, механический компонент или даже фигурки людей или животных, вот 50 лучших бесплатных веб-сайтов с трехмерными моделями, которые охватят все ваши потребности . Посмотри.

10 дешевых и доступных 3D-принтеров, которые можно купить

Было время, когда 3D-принтеры были в новинку, но теперь их нет.Вы видите сотни … Подробнее

GrabCAD

GrabCAD предлагает более 2,8 миллиона проектов и моделей, включая CAD , благодаря крупнейшему сообществу дизайнеров, инженеров и студентов.

CGTrader

CGTrader — еще один сайт с более чем двумя миллионами трехмерных моделей, которые доступны в нескольких форматах файлов, таких как 3DS, C4D, FBX, MAX и OBJ .

Clara.io

Clara.io содержит 100k + бесплатных 3D-моделей в различных форматах , таких как Babylon.JS, OBJ, STL и Three.JS, которые работают во многих дизайнерских приложениях.

3dsky.org

3dsky.org имеет коллекцию из более чем 81 тыс. Моделей, разбитых по различным категориям, например, бытовая техника, ванная, отделка, мебель, кухня, материалы, текстуры и т. Д.

Thingiverse

Thingiverse, которая может похвастаться тем, что является «вселенной вещей», включает более 50 тысяч трехмерных дизайнов и моделей, собранных в коллекции.

MyMiniFactory

MyMiniFactory — это тщательно отобранная платформа, демонстрирующая более 45 тысяч 3D-моделей.Вы можете искать и загружать полностью протестированные объекты, загруженные глобальным сообществом.

Интернет-галерея Autodesk

Autodesk Online Gallery, платформа от Autodesk, содержит около 44 тысяч + моделей. Также в любой желающий может загрузить собственные 3D модели .

Культов

Cults содержит более 19 тысяч трехмерных моделей. Модели хорошо организованы по категориям и также легко доступны для поиска.

TurboSquid

TurboSquid предлагает 3D-модели во множестве форматов , таких как 3DS, C4D, FBX, OBJ и других.На сайте размещено более 18 тысяч моделей, которые также доступны для поиска и сортировки.

Бесплатно3D

Free3D — это хранилище с более чем девятью тысячами 3D-моделей , которые представлены во многих категориях, таких как животные, электроника, растения, спорт, автомобили и т. Д.

ArchibasePlanet.com

ArchibasePlanet.com собирает, размещает и демонстрирует более 9k архитектурных моделей , которые сгруппированы по многочисленным категориям, таким как кресло, кровать, стул, диван, стол и т. Д.

Архив 3D

Archive 3D — это еще один репозиторий, в котором хранится семь тысяч 3D-проектов по многим категориям, таким как оборудование и техника, мебель, конструкции и т. Д.

CadNav.com

CadNav.com предлагает более 5 тысяч трехмерных моделей, которые доступны для загрузки в различных категориях и различных форматах в 3DS, C4D, IBJ, ZTL и т. Д.

3Дмили

3Dmili насчитывает более четырех тысяч дизайнов и моделей, расположенных в различных категориях, или дизайн интерьера, мебель, текстуры и техники.

Adobe Stock

Adobe Stock предлагает миллионы бесплатных ресурсов, включая 3,5 тыс. + Высококачественных 3D-моделей. Он также содержит многочисленные бесплатные модели , загруженные сообществом.

3DExport

3DExport предлагает 3k + 3D-моделей, которых готовы для 3D-печати . Дизайн доступен в нескольких форматах — 3DS, C4D, MAX, OBJ, STL и многих других.

3D-модели

3D Warehouse — это еще одно место, где можно скачать и загрузить модели .Эти модели сгруппированы по категориям для архитектуры, дизайна и т. Д.

Милый дом 3D

Sweet Home 3D предлагает вам более тысячи 3D-моделей. Эти конструкции охватывают все многочисленные предметы домашнего обихода, включая стулья, столы, диваны, столы и т. Д.

Браузер 3D CAD

3D CAD Browser предлагает сотни 3D-моделей для 3DS Max, Blender, Maya и другого программного обеспечения для моделирования. Вы можете найти их в категориях или выполнить поиск по ним.

All3dfree.нетто

All3dfree.net содержит коллекцию 3D-моделей в таких форматах, как 3DS, C4D, MAX, SKP и другие. Он включает блоки САПР, материалы, а также 2D и 3D текстуры.

Artist-3D.com

Artist-3D.com — еще один сайт с сотнями моделей. Он содержит модели в различных категориях, таких как архитектура, природа, технологии, транспорт, и т. Д.

3D-ресурсов НАСА

3D Resources, коллекция НАСА, содержит более четырехсот моделей всех видов астрономических изобретений и других вещей, включая ракеты, спутники и т. Д.

CAD Blocks Free

CAD Blocks Free содержит коллекцию из сотен бесплатных 3D-моделей CAD, включая 3D-блоки AutoCAD, компоненты SketchUp, модели SolidWorks и т. Д.

Design Connected

Design Connected предлагает сотни высококачественных 3D-моделей и образцов дизайнерской мебели. Например, в нее входят свечи, лампы, зеркала и т. Д.

Дизайн кузова автомобиля

Car Body Design содержит более трехсот моделей роскошных автомобилей от таких автомобильных компаний, как Audi , BMW, Lamborghini и т. Д.и многие концептуальные автомобили.

Evermotion

Evernotion содержит различные разделы чертежей , моделей, скриптов и других материалов . Сообщается, что на нем размещены сотни моделей, которые также доступны для поиска.

3DXO

3DXO содержит около двухсот моделей с потрясающим дизайном. К этим моделям относятся аквариумы , предметы для дома, офисные шкафы, растения и многое другое.

Текстура SketchUp

SketchUp TEXTURE содержит более сотни категорий моделей под такими заголовками, как стулья, дома, кухня, гостиная, офисная мебель, столы и т. Д.

DMI Автомобиль 3D Модели

DMI Car 3D Models предлагает коллекцию 3D-моделей для многочисленных транспортных средств, таких как автобусы , потрясающие автомобили, включая гоночные автомобили, танки, прицепы, грузовики и т. Д.

Бесплатная 3D База

Free 3D Base содержит более сотни высококачественных 3D-моделей различных предметов в нескольких форматах. Например, вы можете найти стулья, диваны, столы и т. Д.

Craftsmanspace

Craftsmanspace демонстрирует 3D-модели в различных форматах.Среди его 100+ моделей вы можете найти модели из предмета мебели, человеческого тела, ювелирных изделий и многое другое.

Blogscopia

Blogscopia имеет коллекцию из более чем сотни моделей различных предметов, таких как кондиционеры, предметы для ванной, почтовые ящики, кроссовки, деревья и т. Д.

Виз-Люди

Viz-People проводит сборку бесплатных 3D моделей. Это коллекция из около сотни бесплатных подарков. В перечень входят электроника, мебель, предметы кухни и др.

Hum3D

Hum3D предлагает множество бесплатных 3D-моделей, загруженных сообществом художников.В него входят мультяшные модели и игрушки, такие как пистолеты, роботы и т. Д.

3d.si.edu

3d.si.edu от Смитсоновского института размещено около 70+ моделей. Хотя он не разбит на категории, вы можете быстро найти модели.

VWArtclub

VWArtclub предлагает вам различные высококачественные 3D-модели. На сайте более 50 моделей, в том числе лампочки, свечи, лампы, зеркала и многое другое.

3D ContentCentral

3D ContentCentral размещает несколько моделей в разных форматах.Он содержит модели для множества мелких деталей и элементов электроники, включая микросхемы и порты .

+ модель

Model +, несмотря на свое странное название, содержит модели высококачественных объектов в таких форматах, как 3DS, FBX, OBJ и т. Д. Она включает модели для телефонов и планшетов.

VIZPARK

VIZPARK содержит около 50 моделей множества предметов повседневного обихода, таких как фрукты, растения, вазы и т. Д. Однако не все модели доступны бесплатно.

Сканеры 3D-модели Artec

Сканеры 3D-моделей Artec предлагают трехмерное сканирование с высоким разрешением в форматах OBJ, PLY, STL и WRL .Они варьируются от анатомических до промышленных.

Unity Asset Store

Unity Asset Store — это коллекция трехмерных ресурсов, включая модели игровых ресурсов, монстров, научно-фантастические гаджеты, камни, игрушки, зомби и многое другое.

3 Вкусный

3Delicious собирает и демонстрирует множество бесплатных трехмерных моделей, которые вы можете загрузить и распечатать. Сюда входят мебель, предметы домашнего обихода и др.

3DModelFree.com

3DModelFree.com — еще один сайт, на котором есть небольшая коллекция 3D-моделей, которые хорошо сгруппированы по категориям.Кроме того, вы можете искать их.

Ойонале

Oyonale содержит хранилище 3D-объектов, включая крылья ангела, мебель, очки, оружие, башни и т. Д. Более того, вы можете искать их по ключевым словам.

Бентанджи

Bentanji — это торговая площадка для отличных 3D-моделей и текстур , а также предлагает несколько бесплатных дизайнов и моделей, которые вы можете скачать и использовать.

Работы Соло

Works By Solo предлагает несколько бесплатных 3D-моделей, которые включают небольшие игрушки и другие предметы с высокой детализацией. Например, садовая свинья, математика и т. Д.

Renderpeople

Renderpeople содержит около 3D-моделей людей . Эти модели работают в нескольких программах, включая 3DS Max, Cinema4D, SketchUp и другие.

Сила бесплатности — для предпринимателей

Этот пост является частью моей серии «Анализ 5 бизнес-моделей».

Один из самых эффективных методов привлечения клиентов — это раздача бесплатного продукта или услуги.Вы можете убедиться в успехе таких компаний, как Google, Facebook, JBoss, MySQL, HubSpot (с их бесплатным WebSiteGrader.com) и т. Д.

Одна из самых читаемых статей на эту тему была написана Крисом Андерсоном в журнале Wired Magazine: Free! Почему 0,00 доллара — будущее бизнеса. Если вы еще не читали это, я настоятельно рекомендую его как обязательное к прочтению всем, кому небезразличны инновации в бизнес-моделях.

Уловка для правильного использования бизнес-моделей Free или Freemium заключается в том, чтобы гарантировать, что продукт / услуга, которые вы раздаете бесплатно, имеют очень высокую ценность для клиента, что должно привести как к высокой удовлетворенности клиентов, так и к вероятности того, что они расскажут другим о вашем продукте / услуге, что приводит к вирусным эффектам.Обычное искушение состоит в том, чтобы остановиться и убрать ценные функции, которые сделали бы продукт интересным и ценным.

Предприниматели и руководители, с которыми я работаю, попадают в один из двух лагерей: тех, кто это понимает, и тех, кто этого не делает. Умная толпа, которая понимает это, понимает, что в типичном бизнесе самые большие расходы — это продажи и маркетинг, и признает, что предложение бесплатного продукта / услуги — чрезвычайно умный способ привлечь клиентов по низкой цене, которые затем можно монетизировать. по-другому.

Важность следа или доли рынка

Еще одним мощным эффектом использования бесплатной стратегии является то, что она обычно приводит к гораздо большей клиентской базе, использующей бесплатные продукты, которые становятся сторонниками вашей компании. Такое расширение присутствия или доли на рынке может иметь огромное влияние на цену, которую покупатели или инвесторы готовы платить за вашу компанию, поскольку они понимают, что даже несмотря на то, что эти клиенты еще не были монетизированы, они представляют собой большой потенциал для будущей монетизации.Twitter и Facebook — два прекрасных примера.

Еще одним менее известным примером этого может быть недавнее дорогостоящее приобретение SpringSource компанией VMWare. В этой ситуации VMWare намного переплачивает за SpringSource, если смотреть исключительно на мультипликаторы дохода. Но настоящая ценность SpringSource заключалась в их большой базе разработчиков внутри предприятий, которые были твердо привержены свободному фреймворку с открытым исходным кодом Spring. В VMWare поняли, что они могут использовать эту базу разработчиков для монетизации будущего предложения PaaS (платформа как услуга).

Еще один способ взглянуть на важность присутствия или доли рынка — это признать важность лидерства на рынке. В индустрии высоких технологий лидерство на рынке обычно самоусиливается, если только компания не совершает глупостей, чтобы раздражать своих клиентов. Даже если вы добились лидерства на рынке, раздавая продукт / услугу бесплатно, финансовые рынки и покупатели понимают, что лидерство на рынке стоит значительной премии по сравнению с нишевыми игроками, которые могут иметь больший доход.

Предприниматели и руководители, попадающие в «неправильный» лагерь, настолько сосредоточены на попытках извлечь максимальную выгоду из каждого клиента, что не понимают, что это приводит только к очень медленному (и обычно дорогостоящему) привлечению клиентов, и следовательно, небольшая занимаемая площадь или рыночная доля.

Использование инженерии в маркетинге

Другой способ взглянуть на эту бизнес-модель — это то, что вы используете инженерные ресурсы для решения проблемы привлечения клиентов.

Традиционное мышление возлагает бремя привлечения клиентов на специалистов по маркетингу и продажам. Бесплатная стратегия требует другого мышления, которое обычно исходит от основателя или генерального директора. В стратегии Free компания собирается переложить расходы на привлечение клиентов на группу разработки продукта.

Если все будет сделано правильно, затраты нескольких инженеров, разрабатывающих бесплатный продукт, могут быть во много раз ниже, чем затраты, которые были бы затрачены на традиционные маркетинговые механизмы, такие как выставки, реклама и т. Д.

WebSiteGrader от HubSpot — отличный пример

Отличным примером бесплатного сервиса является WebSiteGrader от HubSpot. (Если вы еще не пробовали это сделать, я рекомендую попробовать прямо сейчас. Это займет всего несколько минут.) У WebSite Grader есть несколько интересных атрибутов, которые стоит изучить:

• Бесплатно
• Для получения очень ценных результатов клиенту требуется очень мало работы
• Предоставляет свои результаты в виде оценки по 100-балльной шкале.Люди очень конкурентоспособны, и когда они не получают хороших результатов, они хотят узнать, как улучшить свои результаты. Это приводит их к желанию узнать больше о HubSpot, который может помочь им улучшить свой результат.
• Это позволяет им сравнивать себя со своими конкурентами. Все компании заботятся о своих успехах по сравнению с их конкурентами. Если им становится хуже, это может побудить их к изменениям.

Хорошо подумайте о своей аудитории и о том, есть ли возможность создать аналогичный бесплатный веб-сервис, который привлечет их внимание и принесет большую пользу.

Прогнозирование и регрессия без моделей — подход к выводу, основанный на преобразованиях | Димитрис Н. Политис

Принцип безмодельного прогнозирования, изложенный в этой монографии, основан на простой идее преобразования сложного набора данных в тот, с которым легче работать, например, i.i.d. или по Гауссу. Таким образом, он восстанавливает акцент на наблюдаемых величинах, то есть текущих и будущих данных, в отличие от ненаблюдаемых параметров модели и их оценок, и дает оптимальные предикторы в различных условиях, таких как регрессия и временные ряды. Кроме того, Bootstrap без моделей выводит нас за рамки точечного прогнозирования, чтобы построить частотные интервалы прогнозирования, не прибегая к нереалистичным предположениям, таким как нормальность.

К прогнозированию традиционно подходили через парадигму, основанную на модели, то есть (а) подгонять модель под имеющиеся данные и (б) использовать подобранную модель для экстраполяции / прогнозирования будущих данных. Из-за математических и вычислительных ограничений статистическая практика 20-го века была сосредоточена в основном на параметрических моделях.К счастью, с появлением широко доступных мощных вычислений в конце 1970-х гг. Такие ресурсоемкие компьютерные методы, как бутстрап и перекрестная проверка, освободили практиков от ограничений параметрических моделей и проложили путь к эре «больших данных» 21-го века. век. Тем не менее, можно сделать еще один шаг, то есть выйти за рамки даже непараметрических моделей; вот где полезен принцип безмодельного прогнозирования.

Интересно, что возможность предсказать ответную переменную Y, связанную с регрессорной переменной X, принимающей любое возможное значение, кажется, непреднамеренно также позволяет достичь основной цели моделирования, т.е.е., пытаясь описать, как Y зависит от X. Следовательно, поскольку прогнозирование можно рассматривать как побочный продукт подгонки модели, ключевые проблемы оценки могут быть решены как побочный продукт способности выполнять прогноз. Другими словами, практикующий специалист может использовать идеи безмодельного прогнозирования, чтобы дополнительно получить точечные оценки и доверительные интервалы для соответствующих параметров, что приведет к альтернативному подходу к статистическому выводу, основанному на преобразовании.

Обучение с подкреплением, объяснение визуально (Часть 3): Решения без моделей, пошаговые инструкции | Автор: Кетан Доши

Это третья статья из моей серии по обучению с подкреплением (RL).Теперь, когда мы понимаем, что такое проблема RL и какие типы решений доступны, мы узнаем об основных методах, используемых во всех решениях. Используя итеративный алгоритм в качестве основы для постепенного улучшения прогнозов, мы поймем фундаментальные сходства и различия между решениями, основанными на ценностях и политиками.

Вот краткое изложение предыдущей и последующей статей этой серии. Моя цель — понять не только то, как что-то работает, но и почему это работает именно так.

1. Введение в основные концепции и терминологию (Что такое проблема RL и как применить к ней структуру решения проблем RL с использованием методов из Марковских процессов принятия решений и таких концепций, как возврат, ценность и политика)
2. Решение Подходы (Обзор популярных решений RL и их категоризация на основе взаимосвязи между этими решениями. Важные выводы из уравнения Беллмана, которое является основой всех алгоритмов RL.)
3. Алгоритмы без моделей — эта статья (Сходства и различия решений на основе значений и политик, использующих итерационный алгоритм для постепенного улучшения прогнозов. Политика использования, исследования и ε-жадности.)
4. Q-Learning (Углубленный анализ этого алгоритма, который является основой для последующих подходов к глубокому обучению. Развивайте интуитивное понимание того, почему этот алгоритм сходится к оптимальным значениям.)
5. Deep Q Networks (Наша первая глубокая -обучающий алгоритм.Пошаговое описание того, как именно это работает и почему был сделан этот архитектурный выбор.)
6. Градиент политики (Наш первый алгоритм глубокого обучения на основе политик.)
7. Критик-субъект (сложный глубокий — алгоритм обучения, который сочетает в себе лучшее из сетей Deep Q и градиентов политик.)
8. Surprise Topic 😄 (Оставайтесь с нами!)

Используйте функцию Value для сравнения двух политик

Как мы обсуждали в первой статье, каждая политика имеет две соответствующие функции значений: значение состояния (или значение V) и значение действия состояния (или значение Q), и что мы можем использовать функции значения политики для сравнения двух политик. Политика Y «лучше», чем Политика X, если функция ценности Y «выше», чем функция X.

Оптимальная политика

Мы также обсуждали, что если мы будем продолжать искать все более и более лучшие политики, мы в конечном итоге сможем найти «лучшую» политику, которая лучше всех другие политики. Это оптимальная политика.

Оптимальная политика идет рука об руку с Оптимальным значением

Оптимальная политика имеет две соответствующие функции значений.По определению, эти функции значения лучше, чем все другие функции значения. Следовательно, эти функции стоимости также являются оптимальными, т.е. оптимальное значение состояния и оптимальное значение состояния-действия.

Это говорит нам о том, что поиск оптимальной политики эквивалентен поиску оптимального значения состояния и действия, и наоборот. Найдя одно, мы также получим и другое, как мы видим ниже.

Алгоритмы на основе политик и алгоритмы на основе значений

Следовательно, алгоритмы, не зависящие от модели, могут прямо или косвенно находить оптимальную политику.Это либо:

• State-Action Value-based (косвенный). Для краткости мы будем называть их просто «на основе ценностей»
• На основе политик (прямые)

Алгоритмы на основе ценностей находят оптимальное состояние -Action Value. Затем из него может быть выведена оптимальная политика. Алгоритмам на основе политик не требуется оптимальное значение, и они напрямую находят оптимальную политику.

Получите оптимальную политику из оптимального значения состояния-действия

Как только алгоритм на основе значений находит оптимальное значение состояния-действия, как он находит из него оптимальную политику?

Как только мы найдем оптимальное значение состояния-действия, мы можем легко получить оптимальную политику, выбрав действие с наивысшим значением состояния-действия.

Рассмотрим пример выше. Если Q1 *> Q2 *, тогда Оптимальная политика выберет действие a1 в состоянии S1.

Следовательно, π1 * = 1 и π2 * = 0

Это дает нам детерминированную оптимальную политику

Как правило, оптимальная политика является детерминированной, поскольку она всегда выбирает наилучшее действие.

Однако оптимальная политика может быть стохастической, если существует связь между двумя значениями Q. В этом случае Оптимальная политика выбирает любое из двух соответствующих действий с равной вероятностью.Это часто случается с проблемами, когда агент играет против оппонента. Стохастическая оптимальная политика необходима, потому что детерминированная политика приведет к тому, что агент будет делать предсказуемые ходы, которые его оппонент может легко победить.

Алгоритмы на основе состояния на основе значений для задач прогнозирования

В дополнение к упомянутым выше алгоритмам на основе значений состояния и действий, которые используются для решения задач управления, у нас также есть алгоритмы на основе состояния, которые используются для прогнозирования проблемы.Другими словами:

• Алгоритмы прогнозирования основаны на значении состояния
• Алгоритмы управления основаны на значении состояния и действии или на основе политики

Таблица поиска и функция

Более простые алгоритмы реализуют политику или значение как таблицу поиска , в то время как более продвинутые алгоритмы реализуют функцию политики или значения, используя аппроксиматор функций, такой как нейронная сеть.

Таким образом, мы можем сгруппировать алгоритмы без моделей в следующие категории:

Проблема RL не может быть решена алгебраически.Нам нужно использовать итерационный алгоритм.

Существует несколько таких алгоритмов на основе значений и политик. Поначалу я обнаружил, что это довольно сбивает с толку, когда я начал углубляться в специфику каждого из этих алгоритмов.