Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКозлов Д. А.
dc.coverage.spatialrandomized ensembled double q-learning
dc.coverage.spatialsoft actorcritic
dc.coverage.spatialdeep q-learning
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialмета-алгоритм
dc.coverage.spatialобучение с подкреплением
dc.creatorКозлов Д. А.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-08-22T12:19:54Z-
dc.date.available2025-08-22T12:19:54Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\541234
dc.identifier.citationКозлов, Д. А. Метод ансамблирования алгоритмов обучения с подкреплением на основе иерархичности / Д. А. Козлов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 4: Искусственный интеллект / под. ред. А. В. Никонорова. - 2023. - С. 040602.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12881-
dc.description.abstractПредлагается алгоритм ансамблирования нескольких алгоритмов обучения с подкреплением. Предложенный подход действует в среднем эффективнее чем каждый из алгоритмов в ансамбле по отдельности. В статье рассматривается ансамбль из алгоритмов REDQ и SAC. Выходом из ансамбля является выход алгоритма, выбранного с помощью DQN. Возможно ансамблирование других алгоритмов и в другом количестве. Обучение с подкреплением является перспективной областью в машинном обучении. Важной нерешенной задачей обучения с подкреплением является обобщение сложных задач, и решение их при помощи мета-алгоритмов. Предлагаемый метод возможно использовать в сложных задачах, состоящих из многих подзадач, эффективные решения для которых могут предложить различные алгоритмы из ансамбля.
dc.languagerus
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект
dc.subjectrandomized ensembled double q-learning
dc.subjectsoft actorcritic
dc.subjectdeep q-learning
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectмета-алгоритм
dc.subjectобучение с подкреплением
dc.titleМетод ансамблирования алгоритмов обучения с подкреплением на основе иерархичности
dc.typeText
dc.citation.spage040602
dc.citation.volume4
local.contributor.authorКозлов Д. А.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-ansamblirovaniya-algoritmov-obucheniya-s-podkrepleniem-na-osnove-ierarhichnosti-105727
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-ansamblirovaniya-algoritmov-obucheniya-s-podkrepleniem-na-osnove-ierarhichnosti-105727
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1920-9_2023-040602.pdf297.12 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.