글쎄, 나는 전환 확률이 어디에서 왔는지 이해하지 못했습니다. 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래의 4 가지 방향이 있습니다. 알고리즘은 방향의 올바른 조합으로 "어딘가" 경로를 찾아야 합니다. 알고리즘이 올바른 조합을 찾기 시작하기도 전에 전환 확률이 있는 행렬이 생성됩니다. 이러한 확률은 어디에서 얻었습니까?
글쎄, 나는 전환 확률이 어디에서 왔는지 이해하지 못했습니다. 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래의 4 가지 방향이 있습니다. 알고리즘은 방향의 올바른 조합으로 "어딘가" 경로를 찾아야 합니다. 알고리즘이 올바른 조합을 찾기 시작하기도 전에 전환 확률이 있는 행렬이 생성됩니다. 이러한 확률은 어디에서 얻었습니까?
내가 멍청할 가능성이 높지만 여전히 제자리에 맞지 않으면 설명하십시오.
R이 아닌 인터넷에서 기본 사항을 읽으십시오.
처음에는 확률이 무작위로 설정되고 반복하는 동안 다른 방법, 주로 TD 방법으로 업데이트되며 결국에는 최적, 즉 최적으로 수렴됩니다. 예를 들어, 다른 방으로 가지 않고 가장 빠른 방법으로 여러 방이 있는 아파트를 떠나는 초기 문제를 해결합니다. 이를 위해 상태 행렬(값 행렬)과 전이 행렬(정책 행렬)이 지정됩니다. 각 상태(특정 방에 있음)에 대해 다른 방과 그 확률로의 여러 전환이 있을 수 있습니다. 각 행동 후, 수치적 보상이 반환되며(나쁨-좋음), 방법의 본질은 보상을 최대화하는 것입니다. 즉, 잘못된 전환의 경우 에이전트가 페널티를 받고 올바른 전환의 경우 보상을 받습니다.
유리, 당신은 주제에 있지 않습니다. 여기서 핵심 단어는 포크 입니다. MO에는 적용되지 않습니다)
주제가 아닌 것은 확실합니다. 하지만 흥미로운 주제입니다. 추상적인.
IMHO의 자동화는 그렇게 쉬운 일이 아닙니다. 내가 이해하는 한 일반적인 솔루션으로는 어렵습니다. 가능한 솔루션은 너무 고통스럽습니다.
마음에 떠오르는 유일한 것은 팀과 선수의 데이터베이스이며 그 중 수백 개가 있습니다.))
북메이커마다 다른 이름의 팀이 있습니다. Olympic, Marseille +(라틴어), 최소 4가지 옵션. 다양한 접두사 FC-축구 클럽, PFC-프로. 축구 클럽
여전히 치질인 플러그를 자동화하십시오.
RL에서 R로의 예
http://dataaspirant.com/2018/02/05/reinforcement-learning-r/
네, 너무 간단합니다.
실제로 레이더의 기능은 패키지에도 있지 않고 접근 방식에 있습니다. 검색. 유전학 대신 사용되지만 NS 유형 근사기를 통해
주요 어려움은 원하는 분포에서 샘플링하는 것입니다.
네, 너무 간단합니다.
실제로 레이더의 기능은 패키지에도 있지 않고 접근 방식에 있습니다. 검색. 유전학 대신 사용되지만 NS 유형 근사기를 통해
주요 어려움은 원하는 분포에서 샘플링하는 것입니다
글쎄요, 예가 복잡하지 않아야하기 때문에 간단한 예가 표준이라는 사실이지만 이미 기성품 패키지가 있다는 사실이 윙윙 거리고 있습니다 ... 일반적으로 확률이 필요하고 어떻게 고려되었는지
글쎄요, 예가 복잡하지 않아야하기 때문에 간단한 예가 표준이라는 사실이지만 이미 기성품 패키지가 있다는 사실이 윙윙 거리고 있습니다 ... 일반적으로 확률이 필요하고 어떻게 고려되었는지
상태 전이 확률, 마르코프 체인
어떤 조건에서 매수하거나 매도할 확률과 같이
행렬은 가능한 모든 상태로 채워진 다음 현재 상태가 선택되고 신호가 보입니다. 이것은 테이블 프리미티브입니다. :)
상태 전이 확률, 마르코프 체인
글쎄 알았다....
코드에서 자신의 역할을 이해하지 못했습니다.
글쎄 알았다....
코드에서 자신의 역할을 이해하지 못했습니다.
역할면에서? 상태에서 상태 및 확률로의 전환 테이블입니다.
역할면에서? 상태에서 상태 및 확률로의 전환 테이블입니다.
글쎄, 나는 전환 확률이 어디에서 왔는지 이해하지 못했습니다. 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래의 4 가지 방향이 있습니다. 알고리즘은 방향의 올바른 조합으로 "어딘가" 경로를 찾아야 합니다. 알고리즘이 올바른 조합을 찾기 시작하기도 전에 전환 확률이 있는 행렬이 생성됩니다. 이러한 확률은 어디에서 얻었습니까?
내가 멍청할 가능성이 높지만 여전히 제자리에 맞지 않으면 설명하십시오.
글쎄, 나는 전환 확률이 어디에서 왔는지 이해하지 못했습니다. 왼쪽, 오른쪽, 위, 아래의 4 가지 방향이 있습니다. 알고리즘은 방향의 올바른 조합으로 "어딘가" 경로를 찾아야 합니다. 알고리즘이 올바른 조합을 찾기 시작하기도 전에 전환 확률이 있는 행렬이 생성됩니다. 이러한 확률은 어디에서 얻었습니까?
내가 멍청할 가능성이 높지만 여전히 제자리에 맞지 않으면 설명하십시오.
R이 아닌 인터넷에서 기본 사항을 읽으십시오.
처음에는 확률이 무작위로 설정되고 반복하는 동안 다른 방법, 주로 TD 방법으로 업데이트되며 결국에는 최적, 즉 최적으로 수렴됩니다. 예를 들어, 다른 방으로 가지 않고 가장 빠른 방법으로 여러 방이 있는 아파트를 떠나는 초기 문제를 해결합니다. 이를 위해 상태 행렬(값 행렬)과 전이 행렬(정책 행렬)이 지정됩니다. 각 상태(특정 방에 있음)에 대해 다른 방과 그 확률로의 여러 전환이 있을 수 있습니다. 각 행동 후, 수치적 보상이 반환되며(나쁨-좋음), 방법의 본질은 보상을 최대화하는 것입니다. 즉, 잘못된 전환의 경우 에이전트가 페널티를 받고 올바른 전환의 경우 보상을 받습니다.
정보 기준( Bayesian 또는 Akaike)에 대한 스레드에서 아무 것도 보지 못했습니다. 아마도 그들은 기본적으로 사용됩니까(MO에 적용된 패키지에서)?