Helion


Szczegóły ebooka

Uczące się systemy decyzyjne

Uczące się systemy decyzyjne

Część I podręcznika stanowi wprowadzenie. Przedstawia w stopniu wystarczającym do dalszej lekturty zagadnienia dotyczące sieci neuronowych, optymalizacji stochastycznej i programowania dynamicznego, czyli trzech podstawowych narzędzi służących do budowy systemów adaptacyjnych i uczących się. Część II jest poświęcona uczeniu się ze wzmocnieniem. Materiał został zaprezentowany w sposób zwarty i dlatego uzupełniono go rozległą bibliografią. W części III omówiono zagadnienia dotyczące sterowania adaptacyjnego, zaczynając od formalizmu służącego do opisu obiektów dynamicznych i teorii stabilności. Następnie przedstawiono koncepcję systemów adaptacyjnych z modelem referencyjnym oraz koncepcję samostrojących się regulatorów. W ostatniej części omówiono żadziej stosowane alternatywne podejścia do zagadnienia.

I Preliminaria  9

1. Wprowadzenie 11

1.1 Przykłady zagadnień, w których pojawia się potrzeba adaptacji i uczenia się 13

1.2 Cel podręcznika i poruszane zagadnienia 14

1.3 Dziedziny składające się na zawartość podręcznika 15

1.4 Adaptacja i uczenie się jako droga do inteligentnego zachowania się maszyn i programów 16

1.5 Organizacja podręcznika 18

1.6 Potrzebna wiedza wstępna 19

2. Optymalizacja stochastyczna 21

2.1 Algorytm gradientu prostego 21

2.2 Procedura Stochastycznego Najszybszego Spadku, SGD 23

3. Aproksymacja funkcji i podstawowe mechanizmy adaptacji 31

3.1 Aproksymatory i zagadnienie aproksymacji 31

3.2 Zagadnienie uczenia na zbiorze nieskończonym, on-line 35

3.3 Perceptron wielowarstwowy 37

3.4 Uczenie się przy użyciu aproksymacji stochastycznej 43

3.5 Zagadnienia praktyczne związane z używaniem sieci neuronowych w systemach uczących się 46

4. Proces Decyzyjny Markowa i programowanie dynamiczne 49

4.1 Proces Decyzyjny Markowa 49

4.2 Funkcja wartości akcji i indukowanie strategii 52

4.3 Klasyczny algorytm programowania dynamicznego 53

4.4 Programowanie dynamiczne w algorytmice 56

4.5 Algorytm Iteracji Strategii 58

4.6 Algorytm Iteracji Funkcji Wartości 59

II Uczenie się ze wzmocnieniem 61

5. Podstawy 63

5.1 Nieznany z góry Proces Decyzyjny Markowa 63

5.2 Algorytmy Q-Learning i SARSA 66

5.3 Rozszerzenie algorytmów Q-Learningi SARSA do ciągłych przestrzeni stanów i akcji 68

6. Optymalizacja stochastycznego wyboru 75

6.1 Parametryzowane rozkłady prawdopodobieństwa 76

6.2 Algorytm REINFORCE punktowy 83

6.3 Stacjonarna strategia decyzyjna 85

6.4 Algorytm REINFORCE statyczny 87

6.5 Algorytm REINFORCE epizodyczny 89

7. Algorytm Aktor-Krytyk 95

7.1 Idea algorytmu Aktor-Krytyk 95

7.2 Klasyczny Aktor-Krytyk 96

7.3 Aktor-Krytyk(λ) 99

8. Aktor-Krytyk z kompatybilną aproksymacją 105

8.1 Optymalizacja średniej nagrody 105

8.2 Gradient strategii 107

8.3 Aktor-Krytyk z kompatybilną aproksymacją 110

8.4 Naturalny Aktor-Krytyk 112

8.5 Dyskonto ograniczenie wariancji estymatora gradientu 115

9. Wielokrotne przetwarzanie obserwacji 117

9.1 Algorytm Q-Learning z powtarzaniem doświadczenia 119

9.2 Próbkowanie istotnościowe 120

9.3 Algorytm Aktor-Krytyk z powtarzaniem doświadczenia 122

9.4 Optymalizacja estymatora wskaźnika jakości 131

10. Algorytmy wzbogacone 133

10.1 Asynchronous Advantage Actor-Critic 133

10.2 Proximal Policy Optimization 134

10.3 Deep Deterministic Policy Gradient 137

10.4 Soft Actor-Critic 138

11. Gęsta dyskretyzacja czasu 143

11.1 Strategia z auto skorelowanymi akcjami 144

11.2 Actor-Critic with Experience Replay and Autocorrelated actions 147

12. Uczenie się w warunkach częściowo obserwowalnego stanu 151

12.1 Rekurencyjne sieci neuronowe 152

12.2 Deep Recurrent Q-Learning 153

13. Wieloagentowe uczenie się ze wzmocnieniem 155

13.1 Model synchroniczny niekooperacyjny z częściowo obserwowa¬nym stanem  156

13.2 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient 157

III Sterowanie adaptacyjne 161

14. Obiekty dynamiczne 163

14.1 Wstęp 163

14.2 Liniowe obiekty SISO 165

14.3 Dyskretna aproksyracja obiektów o ciągłej dynamice 175

15. Stabilność i funkcja Lapunowa 179

15.1 Ogólna postać typowego schematu adaptacji 179

15.2 Stabilność 181

15.3 Funkcja Lapunowa 184

15.4 Stabilność w kontekście funkcji Lapunowa 185

16. Sterowanie adaptacyjne z modelem referencyjnym 191

16.1 Liniowy obiekt SISO pierwszego rzędu 191

16.2 Uogólnienie 195

16. 3 Obiekty liniowe wyższych rzędów 198

17. Zaawansowane schematy adaptacji 205

17.1 Obiekty o nieliniowej dynamice 205

17.2 Obiekty z nieobserwowalnymi pochodnymi stanu 208

18. Samostrojące się regulatory 215

18.1 Dynamika liniowo pararetryzowalna 216

18.2 Liniowe najmniejsze kwadraty 218

18.3 Najmniejsze kwadraty z wykładniczym zapominaniem 220

18.4 Adaptacyjny dobór współczynnika zapominania 223

IV Inne podejścia do adaptacji 225

19. Aproksymowane programowanie dynamiczne 227

20. Stochastyczne sterowanie adaptacyjne 231

21. Sterowanie z iteracyjnym uczeniem się 233

22. Filtr Kalmana 237

22.1 Model 237

22.2 Algorytm 239

22.3 Wyprowadzenia 241

22.4 Rozszerzony Filtr Kalrana 243

Literatura 245

  • Tytuł: Uczące się systemy decyzyjne
  • Autor: Paweł Wawrzyński
  • ISBN Ebooka: 978-83-8156-272-0, 9788381562720
  • Data wydania ebooka: 2021-10-14
  • Identyfikator pozycji: e_26d8
  • Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej