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.authorКозлов Д. А.ru
dc.coverage.spatialrandomized ensembled double q-learningru
dc.coverage.spatialsoft actorcriticru
dc.coverage.spatialdeep q-learningru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialмета-алгоритмru
dc.coverage.spatialобучение с подкреплениемru
dc.creatorКозлов Д. А.ru
dc.date.accessioned2023-10-03 15:45:51-
dc.date.available2023-10-03 15:45:51-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541234ru
dc.identifier.citationКозлов, 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.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-ansamblirovaniya-algoritmov-obucheniya-s-podkrepleniem-na-osnove-ierarhichnosti-105727-
dc.description.abstractПредлагается 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.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллектru
dc.titleМетод ансамблирования алгоритмов обучения с подкреплением на основе иерархичностиru
dc.typeTextru
dc.citation.spage040602ru
dc.citation.volume4ru
dc.textpart3. 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.pdf297.12 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.