Отрывок: Производится выбор начального решения. Примем начальное решение за текущее. 2. Шаг мутации: из текущего решения создадим 𝜇 новых, путём добавления к текущему решению 𝜇 случайных векторов, распределённых по многомерному нормальному распределению с мат. ожиданием равным текущему...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorНаумов, М.Е.-
dc.contributor.authorБлагов, А.В.-
dc.contributor.authorNaumov, M.E.-
dc.contributor.authorBlagov, A.V.-
dc.date.accessioned2019-04-22 11:45:19-
dc.date.available2019-04-22 11:45:19-
dc.date.issued2019-05-
dc.identifierDspace\SGAU\20190422\75744ru
dc.identifier.citationНаумов М.Е Эвристические методы для эволюционных стратегий в задачах машинного обучения с подкреплением / Наумов М.Е, Благов А.В // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019 – Т. 4: Науки о данных. - 2019 - С. 931-935.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Evristicheskie-metody-dlya-evolucionnyh-strategiĭ-v-zadachah-mashinnogo-obucheniya-s-podkrepleniem-75744-
dc.description.abstractСуществует множество методов решения задач машинного обучения, каждый из которых применяется в зависимости от решаемой задачи. В данной статье описаны несколько классических алгоритмов эволюционных стратегий в задаче машинного обучения с подкреплением, улучшение простейшей реализации с помощью эвристических алгоритмов, описание экспериментальной системы, а также полученные результаты.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.titleЭвристические методы для эволюционных стратегий в задачах машинного обучения с подкреплениемru
dc.title.alternativeHeuristic methods for evolutionary strategies in reinforcement learning problemsru
dc.typeArticleru
dc.textpartПроизводится выбор начального решения. Примем начальное решение за текущее. 2. Шаг мутации: из текущего решения создадим 𝜇 новых, путём добавления к текущему решению 𝜇 случайных векторов, распределённых по многомерному нормальному распределению с мат. ожиданием равным текущему...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper120.pdf418.12 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.