اموزش برنامه نویسی

آموزش برچسب خورده ایده این است که با مشاهده بدون داشتن یک یاد بگیریم دانش قبلی. همانطور که نمونه های بدون برچسب در اختیار شما قرار می گیرد ، طبقه بندی کننده باید آموزش رباتیک مبتدی بتواند آنها را بر اساس برخی ویژگیهای مشترک گروه بندی کند (خوشه بندی) با داده های هر خوشه ، مدلی ساخته می شود که اجازه می دهد

داده های جدیدی که می خواهیم طبقه بندی کنیم متعلق به کدام کلاس است. برخی از برجسته ترین روشهای یادگیری بدون نظارت عبارتند از: ، مدلهای مخلوط گاوسی () و حداکثر سازی انتظار 3. یادگیری نیمه تحت نظارت. این نوع سوم از یادگیری ویژگی های دو مورد قبلی را گرد هم می آورد. شما به یک مجموعه آموزشی جامع نیاز دارید ،

که در آن نسبت کمی از نمونه های برچسب دار در مقایسه با بقیه وجود دارد که برچسب گذاری نشده اند 4. تقویت یادگیری: این تکنیکی است که در آن الف مجموعه ای از داده ها برای انجام یادگیری ، اما بر اساس تجربه. در این حالت ، یک عامل از طریق اقدامات با محیط تعامل آموزش رباتیک مبتدی می کند

و مدل خود را بر اساس بازخوردی که از آن دریافت می کند ، تغییر می دهد. این هدف نماینده این است که بداند دنباله ای از اقدامات به او اجازه می دهد عملکرد خود را به حداکثر برسانید در بخشهای بعدی به این موضوع می پردازیم نوع یادگیری ، زیرا موضوع اصلی پروژه استیا.

2.3 شبکه های عصبی شبکه های عصبی شاخه ای از یادگیری ماشین با الهام از نورون های بیولوژیکی هستند. این یک سیستم ارتباطی عصبی است که با یکدیگر همکاری می کنند برای تولید پاسخ خروجی به این آموزش رباتیک مبتدی اتصالات وزنهایی اختصاص داده می شود که با تجربه سیستم ، آنها متفاوت خواهند بود.

2.4 یادگیری تقویت (RL) 7 شبکه های عصبی عمیق در سال 2012 شروع به کار کرد الکس کریزفسکی با توسعه برنده مسابقه شد [1] ، ایرانیان سایبر یک شبکه متحرک برای تشخیص اشیاء در تصاویر. تأسیس a دستیابی به سطح فوق العاده ای از موفقیت و پیشرفت با توجه به روشهای دیگر از آن به بعد ، یادگیری عمیق شروع شد

در بسیاری از زمینه ها اعمال شود و نتایج حاصل شده در تقریباً همه آنها را بهبود بخشد تا آن لحظه بیشترین کاربرد آن در تشخیص تصویر است. در تکنیک های یادگیری عمیق ، مدل به طور خودکار بهترین ویژگی هایی را که هر کلاس را توصیف می کند یاد می گیرد ، که به طور کلی منجر به میزان موفقیت می شود

بزرگتر اگر آن را با سایر آموزش رباتیک مبتدی روشهای یادگیری مقایسه کنیم ، این مزیت بزرگی است. سنتی اتوماتیک ، که در آن ما باید مجموعه ای از ویژگی ها را برای طبقه بندی تعریف کنیم موارد این به این دلیل است که دانستن ویژگی های آن بسیار دشوار است و توصیف کننده های بهینه اگرچه ، باید در نظر بگیریم که یکی از معایب یادگیری عمیق این است

که ما هیچ کنترلی بر دقیقاً آنچه آموخته شده یا نحوه آموختن آن نداریم. این دانش "از طریق شبکه" توزیع می شود و اغلب نمی توان نحوه آن را درک کرد مدل رسیده است 2.4 یادگیری تقویتی () پیچیدگی بسیار زیاد برخی از پدیده های بیولوژیکی ، سیاسی ، جامعه شناختی و غیره. استدلال از داده های شما را بسیار دشوار آموزش رباتیک مبتدی می کند.

تنها راه مطالعه آنها از طریق آمار ، اندازه گیری رویدادهای سطحی و تلاش برای ایجاد آنها است همبستگی بین آنها ، حتی زمانی که ما مکانیسم ارتباط آنها را درک نمی کنیم. یادگیری تقویتی (RL) و شبکه های عصبی شبکه های عصبی عمیق () برخی از این استراتژی ها هستند و بر اساس آنها آموزش رباتیک مبتدی طراحی شده است

نمونه گیری برای استخراج اطلاعات از داده ها [7]. یادگیری تقویتی در سالهای اخیر به طور قابل توجهی تکامل یافته است. برخی از جذاب ترین نمونه ها در حوزه تحقیق ظاهر آن است 2017 ، در میان دیگران [8]. این استراتژی یادگیری شامل عاملی است که می آموزد چگونه رفتار کند

بر اساس تجربه (آزمایش و خطا) در یک محیط ، انجام اقدامات و دیدن آن 8 فصل 2. وضعیت هنرنتایج ، یعنی تعامل با آن برای دستیابی به این هدف ، بازخورد ، که ما آن را "پاداش" می نامیم ، آموزش رباتیک مبتدی برای عواقب اقدامات آنها ضروری است.

آموزش برچسب خورده ایده این است که با مشاهده بدون داشتن یک یاد بگیریم دانش قبلی. همانطور که نمونه های بدون برچسب در اختیار شما قرار می گیرد ، طبقه بندی کننده باید آموزش رباتیک مبتدی بتواند آنها را بر اساس برخی ویژگیهای مشترک گروه بندی کند (خوشه بندی) با داده های هر خوشه ، مدلی ساخته می شود که اجازه می دهد

داده های جدیدی که می خواهیم طبقه بندی کنیم متعلق به کدام کلاس است. برخی از برجسته ترین روشهای یادگیری بدون نظارت عبارتند از: ، مدلهای مخلوط گاوسی () و حداکثر سازی انتظار 3. یادگیری نیمه تحت نظارت. این نوع سوم از یادگیری ویژگی های دو مورد قبلی را گرد هم می آورد. شما به یک مجموعه آموزشی جامع نیاز دارید ،

که در آن نسبت کمی از نمونه های برچسب دار در مقایسه با بقیه وجود دارد که برچسب گذاری نشده اند 4. تقویت یادگیری: این تکنیکی است که در آن الف مجموعه ای از داده ها برای انجام یادگیری ، اما بر اساس تجربه. در این حالت ، یک عامل از طریق اقدامات با محیط تعامل آموزش رباتیک مبتدی می کند

و مدل خود را بر اساس بازخوردی که از آن دریافت می کند ، تغییر می دهد. این هدف نماینده این است که بداند دنباله ای از اقدامات به او اجازه می دهد عملکرد خود را به حداکثر برسانید در بخشهای بعدی به این موضوع می پردازیم نوع یادگیری ، زیرا موضوع اصلی پروژه استیا.

2.3 شبکه های عصبی شبکه های عصبی شاخه ای از یادگیری ماشین با الهام از نورون های بیولوژیکی هستند. این یک سیستم ارتباطی عصبی است که با یکدیگر همکاری می کنند برای تولید پاسخ خروجی به این آموزش رباتیک مبتدی اتصالات وزنهایی اختصاص داده می شود که با تجربه سیستم ، آنها متفاوت خواهند بود.

2.4 یادگیری تقویت (RL) 7 شبکه های عصبی عمیق در سال 2012 شروع به کار کرد الکس کریزفسکی با توسعه برنده مسابقه شد [1] ، ایرانیان سایبر یک شبکه متحرک برای تشخیص اشیاء در تصاویر. تأسیس a دستیابی به سطح فوق العاده ای از موفقیت و پیشرفت با توجه به روشهای دیگر از آن به بعد ، یادگیری عمیق شروع شد

در بسیاری از زمینه ها اعمال شود و نتایج حاصل شده در تقریباً همه آنها را بهبود بخشد تا آن لحظه بیشترین کاربرد آن در تشخیص تصویر است. در تکنیک های یادگیری عمیق ، مدل به طور خودکار بهترین ویژگی هایی را که هر کلاس را توصیف می کند یاد می گیرد ، که به طور کلی منجر به میزان موفقیت می شود

بزرگتر اگر آن را با سایر آموزش رباتیک مبتدی روشهای یادگیری مقایسه کنیم ، این مزیت بزرگی است. سنتی اتوماتیک ، که در آن ما باید مجموعه ای از ویژگی ها را برای طبقه بندی تعریف کنیم موارد این به این دلیل است که دانستن ویژگی های آن بسیار دشوار است و توصیف کننده های بهینه اگرچه ، باید در نظر بگیریم که یکی از معایب یادگیری عمیق این است

که ما هیچ کنترلی بر دقیقاً آنچه آموخته شده یا نحوه آموختن آن نداریم. این دانش "از طریق شبکه" توزیع می شود و اغلب نمی توان نحوه آن را درک کرد مدل رسیده است 2.4 یادگیری تقویتی () پیچیدگی بسیار زیاد برخی از پدیده های بیولوژیکی ، سیاسی ، جامعه شناختی و غیره. استدلال از داده های شما را بسیار دشوار آموزش رباتیک مبتدی می کند.

تنها راه مطالعه آنها از طریق آمار ، اندازه گیری رویدادهای سطحی و تلاش برای ایجاد آنها است همبستگی بین آنها ، حتی زمانی که ما مکانیسم ارتباط آنها را درک نمی کنیم. یادگیری تقویتی (RL) و شبکه های عصبی شبکه های عصبی عمیق () برخی از این استراتژی ها هستند و بر اساس آنها آموزش رباتیک مبتدی طراحی شده است

نمونه گیری برای استخراج اطلاعات از داده ها [7]. یادگیری تقویتی در سالهای اخیر به طور قابل توجهی تکامل یافته است. برخی از جذاب ترین نمونه ها در حوزه تحقیق ظاهر آن است 2017 ، در میان دیگران [8]. این استراتژی یادگیری شامل عاملی است که می آموزد چگونه رفتار کند

بر اساس تجربه (آزمایش و خطا) در یک محیط ، انجام اقدامات و دیدن آن 8 فصل 2. وضعیت هنرنتایج ، یعنی تعامل با آن برای دستیابی به این هدف ، بازخورد ، که ما آن را "پاداش" می نامیم ، آموزش رباتیک مبتدی برای عواقب اقدامات آنها ضروری است.