Sutton barto reinforcement learning 2018 pdf
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Aquellos estudiantes que estén usando esto para completar sus tareas, déjenlo. Esto está escrito para servir a millones de autodidactas que no tienen una guía oficial o un entorno de aprendizaje adecuado. Y, por supuesto, como proyecto personal, tiene ERRORES. (Contribuya a los problemas si encuentra alguno).
Ahora estoy más concentrado en la visión por ordenador y tengo menos tiempo para contribuir al interés (RL). Pero espero y creo que RL es el tema del futuro que estará en la cima de la pirámide de la IA algún día y volveré. Gracias por todos sus apoyos y mis mejores deseos para sus propias carreras.
Aquellos estudiantes que estén usando esto para completar su tarea, déjenlo. Esto está escrito para servir a millones de autodidactas que no tienen una guía oficial o un entorno de aprendizaje adecuado. Y, por supuesto, como proyecto personal, tiene ERRORES. (Contribuye a los problemas si encuentras alguno).
Bienvenido a este proyecto. Es un pequeño proyecto en el que no hacemos demasiada codificación (todavía) pero cooperamos juntos para terminar algunos ejercicios complicados del famoso libro RL Reinforcement Learning, An Introduction de Sutton. Quizá sepas que este libro, especialmente la segunda versión que se publicó el año pasado, no tiene un manual de soluciones oficial. Si envías tu respuesta a la dirección de correo electrónico que dejó el autor, te devolverán una hoja de respuestas falsa, incompleta y antigua. Entonces, ¿por qué no escribimos las nuestras? La mayoría de los problemas son pruebas matemáticas en las que se puede aprender bien la columna vertebral de la teoría, pero algunos de ellos son problemas de codificación bastante desafiantes. Ambos serán actualizados gradualmente pero las matemáticas irán primero.
Aplicación del aprendizaje por refuerzo
problema de decisión. (b) Ilustración del modelo de transición del entorno: el resultado «previsto» se produce con una probabilidad de 0,8, pero con una probabilidad de 0,2 el agente se mueve en ángulo recto con respecto a la dirección prevista. Una colisión con una pared no provoca ningún movimiento. Los dos estados terminales tienen una recompensa de +1 y -1, respectivamente, y todos los demás estados tienen una recompensa de -0,04.
Calcula todas las soluciones con sus respectivas probabilidades. Así que, en primer lugar, estamos pidiendo calcular las probabilidades de estar en cada casilla al final de la secuencia [Arriba, Arriba, Derecha, Derecha, Derecha]. Por lo tanto, no necesitamos utilizar la ecuación de Ballman aquí, ya que sólo queremos calcular las probabilidades y no las utilidades.
\P((1,2) texto{ en el paso 2}) = P((1,1) texto{ en el paso 1}) \P((1,2)|(1,1) \Nen el paso 1}) + P((1,2) \Nen el paso 1}) \P((1,2)|(1,2) |texto{ en el paso 1}) + P((2,1) |texto{ en el paso 1}) \P((1,2)|(2,1) |texto{ en el paso 1}) \\
Este cálculo está relacionado con la tarea de predicción para un HMM en el sentido de que sólo necesitamos considerar las probabilidades de las posiciones anteriores para calcular las probabilidades de estar en las siguientes posiciones.
Historia del aprendizaje por refuerzo
i) Estado de situación financiera: también denominado balance, informa sobre el activo, el pasivo y el patrimonio de una empresa en un momento determinado. Una interpretación del balance es que en un lado están los activos que se han adquirido para ser utilizados para aumentar el beneficio de la empresa. En el otro lado se indica cómo se han adquirido esos activos, ya sea mediante un préstamo o invirtiendo el dinero del propietario.
Un estado financiero es un registro formal de las actividades financieras de una empresa, persona u otra entidad. En el caso de una empresa, toda la información financiera relevante, presentada de forma estructurada y fácil de entender, se denomina estado financiero.
La gente lleva emigrando a Australia desde hace miles de años. Sin embargo, desde que comenzó el asentamiento europeo en 1788, las distintas oleadas de inmigrantes han cambiado la composición de la población australiana de forma más drástica que nunca. Esto ha provocado cambios en la forma en que los habitantes han interactuado entre sí y con la tierra. En la segunda mitad del siglo XX, las políticas de inmigración se han vuelto gradualmente más inclusivas, y las ciudades australianas se han vuelto verdaderamente cosmopolitas. Desde el final de la Segunda Guerra Mundial, estos cambios en las políticas de inmigración, así como la evolución de los factores culturales y sociales, han mejorado la vida y las oportunidades de quienes entran en Australia como inmigrantes. Sin embargo, siguen existiendo algunos prejuicios hacia las personas de diferentes etnias.
Libros de aprendizaje por refuerzo
Este repositorio contiene mis respuestas a ejercicios y problemas de programación del libro Reinforcement Learning: An Introduction. No estoy seguro de que sea una buena idea hacer públicas las soluciones porque la intención de los autores es claramente la contraria. A pesar de que al principio no me gustaba, tengo que admitir que es una decisión brillante. No tener las respuestas fácilmente disponibles hace que uno piense en formas creativas de comprobar si la idea que se le acaba de ocurrir es correcta. El proceso de comprobación de la cordura suele revelar mucho más sobre el tema que la elaboración de la respuesta.
Por otra parte, buscar la respuesta en Google me ha ayudado a desatascarme en muchos casos. Así que sería egoísta por mi parte no devolver el favor a los demás. Las respuestas suelen estar dispersas por todo Internet y parece que no hay un solo lugar donde buscarlas. Además, la formulación de muchos de los problemas de programación es muy engañosa. Inicialmente parece un inocente reto de codificación de una hora de duración y divertido. Pero la mayoría de las veces se convierte en una lucha de un fin de semana con el cerdo en el barro 🙂
