Дослідження Інтелектуальних Систем За допомогою Симуляції

Основи Навчання з Контрольованим Підкріпленням

Навчання з контрольованим підкріпленням є основою багатьох моделей машинного навчання. Це передбачає навчання алгоритму на розмічених даних, де кожен вхідний параметр пов'язаний із правильною вихідною величиною. Мета полягає у тому, щоб алгоритм навчився відображати функцію, яка прогнозує вихідні значення на основі нових входів.

У нашому симуляторі ви можете визначити набір даних з характеристиками (наприклад, розмір, колір, матеріал) та відповідними цільовими значеннями (наприклад, ціна, якість). Алгоритм потім коригує свої внутрішні параметри для мінімізації різниці між прогнозованими та фактичними значеннями – це називається мінімізацією помилок.

f(x) = w * x + b  (where f is the prediction function, x is the input feature vector, w are weights, and b is bias)

Оптимізація методом градієнтного спуску

Процес мінімізації помилок значною мірою залежить від алгоритмів оптимізації. Градієнтний спуск — це широко вживаний метод, який ітеративно коригує параметри для переміщення до мінімуму функції вартості.

Уявіть собі ландшафт з пагорбів та долин, що представляють значення функції вартості для різних налаштувань параметрів. Градієнтний спуск слідує за найкрутішим спадом (негативному градієнту) доки не досягне долини – оптимального рішення.

Δw = - α * ∇f(w)  (where Δw is the change in weights, α is the learning rate, and ∇f(w) is the gradient of the cost function)

Архітектури нейронних мереж

Нейронні мережі натхнені структурою людського мозку. Вони складаються з взаємопов’язаних вузлів (нейронів), організованих у шари.

Наш симулятор дозволяє будувати та експериментувати з різними архітектурами мереж, включаючи прямопрохідні мережі та більш складні структури, такі як згорткові нейронні мережі (ЗНМ), які відмінно підходять для завдань розпізнавання зображень.

Output = ActivationFunction(Σ(Weight * Input))  (This represents a single neuron's calculation)

Основи навчання з підкріпленням

Навчання з підкріпленням відрізняється від контрольованого навчання тим, що вводить агента, який навчається шляхом спроб і помилок, отримуючи винагороди або покарання за свої дії.

Симулятор може бути налаштований таким чином, щоб представляти агенту серію середовищ та винагороджувати його за досягнення конкретних цілей. Агент тоді коригує свою стратегію (політику), щоб максимізувати сукупні винагороди – це фундаментальний концепт у розробці автономних систем.

Q(s,a) = r + γ * max Q(s',a')  (Bellman Equation - estimating the optimal action)

Часті запитання

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте SPH Fluid і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.