ABLOY-FIRE.RU - Надежная автоматика для противопожарных дверей

Abloy
Главная
Продукция
Решения для одностворчатых дверей
Решения для двустворчатых дверей
Где купить


Новости

21.05.07 - Итоги семинара "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

10.05.07 - Первый в России семинар: "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

30.04.07 - Открыт новый сайт "Надежная автоматика для противопожарных дверей Abloy"

Армированный что значит


армированный — Викисловарь

падеж ед. ч. мн. ч.
муж. р. ср. р. жен. р.
Им.арми́рованныйарми́рованноеарми́рованнаяарми́рованные
Рд.арми́рованногоарми́рованногоарми́рованнойарми́рованных
Дт.арми́рованномуарми́рованномуарми́рованнойарми́рованным
Вн.    одуш.арми́рованногоарми́рованноеарми́рованнуюарми́рованных
неод. арми́рованный арми́рованные
Тв.арми́рованнымарми́рованнымарми́рованной арми́рованноюарми́рованными
Пр.арми́рованномарми́рованномарми́рованнойарми́рованных
Кратк. формаарми́рованарми́рованоарми́рованаарми́рованы

Армирование: понятия, виды, классификация

Дата: 15 декабря 2018

Просмотров: 7935

Коментариев: 0

При строительстве жилых домов, промышленных объектов, возведении инженерных конструкций требуется проводить дополнительные мероприятия по увеличению стойкости и надежности сооружений. Для этих целей применяется армирование.

Несмотря на то, что бетонный массив отличается прочностью, он под влиянием внешних факторов может постепенно разрушаться. Именно с этой целью осуществляется усиление изделий и конструкций из бетона, что является неотъемлемой операцией при выполнении строительных мероприятий.

Попробуем разобраться, что такое армирование, в каких случаях его целесообразно применять, как оно производится. Назначение армирования состоит в том, чтобы увеличить несущую способность конструкции, снизить вероятность возникновения трещин, возникающих в связи с температурными перепадами. Для этих целей применяется материал с повышенными прочностными характеристиками – сталь, базальтовое волокно, стекловолокно, фибра.

Чтобы избежать преждевременной коррозии и повысить износоустойчивость зданий, стали использовать метод армирования

Элементы конструкции, требующие армирования

Каждый конкретный объект строительства предназначен для выполнения определенной задачи. Поэтому целесообразность усиления определяется индивидуально. Способы и места расположения элементов армирования оговариваются на стадии проектирования. В основном армированию подлежат:

  • Фундаменты строений.
  • Первый ряд кладки на основании.
  • Промежуточные ряды, ориентируясь по длине возводимой стены.
  • Оконные проемы, добавляя по 0,9 м в каждую сторону.
  • Уровень каждого перекрытия.
  • Основание стропильной системы.
  • Части строений, подвергающиеся увеличенным нагрузкам.

Арматурные работы. Общие понятия

Прежде, чем приступить к описанию видов, способов, схем усиления, применяемых материалов, разберемся, что такое армирование в целом. Бетон, замену которому в строительной индустрии найти трудно, воспринимает сжимающие усилия до одной тонны на квадратный сантиметр площади изделия, но при этом плохо реагирует на нагрузки, вызывающие его растяжение с последующим нарушением целостности.

Для более надежного соединения бетона с арматурой, ее изготовляют с рельефной поверхностью

Чтобы устранить эти недостатки, бетонному составу нужно армирование. Комбинация арматуры с бетоном позволяет получить на выходе материал, полностью удовлетворяющий требованиям строительных норм по величине предполагаемых нагрузок. Для повышения прочностных свойств предпочтительно использовать предварительно напряженную арматуру. Это достигается путем растяжения прутков специальными устройствами.

Через некоторое время напряжение не исчезает, а постепенно подтягивает весь бетонный массив изделия, что способствует улучшению механических характеристик. Используется данный эффект при возведении высотных зданий. Арматурные элементы, объединяясь в цельную конструкцию, образуют прочную систему, обеспечивающую эксплуатационную жесткость каркаса.

Требуемые расчеты по армированию строго регламентированы нормативными документами по выполнению строительных мероприятий. Занимаясь частным строительством, не обязательно изучать документацию, достаточно придерживаться основных правил, известных любому строителю.

Виды усилений

Мы кратко рассмотрели, что такое армирование. Теперь разберемся, какие основные его виды применяются в современных технологиях:

  • дисперсное, при котором в жидкий бетонный состав добавляются специальные фиброволокна. Его основой служат обрезки стальной проволоки, стекловолокна или синтетического полиамида. Волокнистая основа при застывании бетона повышает прочностные характеристики, предотвращает вероятность возникновения усадочных трещин, связанных с перепадами температур. Бетонный состав приобретает стойкость к механическим и химическим воздействиям;

Соединить арматуру можно как с помощью сварки, так и специальной проволоки

  • стержневое. Данная технология позволяет равномерно распределить нагрузки путем внедрения в бетон объемных конструкций типа каркаса, объединенного в единое целое системой стальных стержней, связанных между собой вязальной проволокой, хомутами. Рабочие прутья диаметром 12-18 мм располагают вдоль конструкции, а распределительные, диаметром 6-8 мм, заполняют рабочее пространство с заданным шагом. Способ актуален для нагруженных элементов зданий;
  • послойное, применяемое в процессе отделочных работ. Технология армирования слоя подразумевает использование металлической или пластиковой сетки, на которую наносится шпатлевка либо раствор, нуждающийся в стабилизации.

Классификация арматуры

При проведении мероприятий по усилению несущих конструктивных элементов используется арматура, которая отличается не только материалом, технологией изготовления, но и профилем, назначением, сферой применения. Укрупненно арматура разделяется по четырем основным признакам:

  • Технологии производства. Промышленностью выпускается горячекатаная либо холоднотянутая проволочная арматура в виде стальных прутков. Стержневую получают прокатным методом на специализированных предприятиях металлургической отрасли, а проволочную – методом протяжки через фильеры переменного сечения. Используя такую технологию, изменяется структура металла на уровне кристаллической решетки, тем самым повышая способность воспринимать разрывные усилия. Поставка производится цельными прутьями, длиной до 13 м или мотаными бухтами, весом до 1,3 т.

    Непосредственно в бетон стоит ввести гидроизоляционные добавки, чтобы защитить сталь от ржавчины и тем самым значительно продлить срок эксплуатации сооружения

  • Способу упрочнения – термически обработанная или упрочненная в холодном состоянии (вытяжка, волочение).
  • По профилю прутка. В строительстве широко применяются как гладкие, так и рифленые прутья. Рифли, насечки улучшают сцепление с бетонными изделиями.
  • По способу применения. В зависимости от ожидаемого результата, используют напрягаемую и ненапрягаемую арматуру.

Виды армирующих элементов

Разобравшись, для чего нужно применять укрепление строительных элементов, что такое армирование, рассмотрим, какие виды изделий, предназначенных для усиления строительных конструкций, существуют на сегодняшний день:

  • каркасные системы – плоского и пространственного типа. Расположенные в одной плоскости, получают путем сваривания стержней с учетом требований проектной документации. Сварку осуществляют с помощью специализированных сварочных устройств, оснащенных групповым электродным приспособлением. Возможно применение традиционной электрической сварки. Такая конструкция служит заготовкой для объемного каркаса, где прутья располагаются в перпендикулярных плоскостях, соединенных между собой с помощью сварки или вязальной проволоки. Применение готовых каркасов позволяет ускорить проведение строительных мероприятий на треть общего времени, сократить количество отходов стали, благодаря эффективному раскрою;

  • вязаные и собранные с применением сварки армирующие сетки. Для их изготовления используются стержни различного диаметра. При размере сечения проволоки до 1 сантиметра сетка считается легкой, свыше 1,2 см – тяжелой. Ячейка может быть как прямоугольной, так и квадратной формы. Сетка, изготовленная из проволоки диаметром менее 5-10 мм, поставляется в рулонном виде. Вязка сеток производится в случаях невозможности применения сварочного оборудования либо для увеличения площади охвата непосредственно на строительной площадке. Сфера применения этого вида изделия очень широка. Нужно армирование кирпичной кладки, цементного пола, дорожного покрытия? Армирующая сетка, в этом случае, – простой и надежный вариант. Это изделие можно использовать с целью установки каркасных конструкций и изготовления клеток для животных;
  • хомуты применяются при сооружении пространственных каркасов. Они значительно облегчают процесс установки рабочей арматуры;
  • закладные детали служат для упрощения сборочных работ. К ним привариваются анкера, фиксаторы арматуры, устанавливаются упоры, предотвращающие сдвиг.

Заключение

Ознакомившись с представленным материалом, изучив, что такое армирование, застройщики смогут определиться с требуемым вариантом усиления конструкции в зависимости от поставленных задач по возведению строительных объектов.

Выбор правильного варианта усиления строительных конструкций предотвращает образование трещин, способствует увеличению жесткости, повышению ресурса эксплуатации возводимых зданий.

На сайте: Автор и редактор статей на сайте pobetony.ru
Образование и опыт работы: Высшее техническое образование. Опыт работы на различных производствах и стройках – 12 лет, из них 8 лет – за рубежом.
Другие умения и навыки: Имеет 4-ю группу допуска по электробезопасности. Выполнение расчетов с использованием больших массивов данных.
Текущая занятость: Последние 4 года выступает в роли независимого консультанта в ряде строительных компаний.

Армирование: понятие, разновидности, схемы, классификация

При возведении объектов строителям приходится выполнять работы по обеспечению прочности сооружений на протяжении периода эксплуатации. Для повышения надежности бетонных конструкций используется армирование. Главная характеристика бетона – прочность. Однако материал под воздействием факторов природного характера теряет целостность, постепенно разрушаясь. Усиление бетонных конструкций позволяет решить серьезные задачи – повысить их несущую способность и предотвратить растрескивание. Итак, что такое армирование? Разберемся детально.

Что такое армирование

Многие слышали специальный строительный термин «армирование», но затрудняются правильно ответить, что такое армирование и как оно выполняется. Остановимся на этом подробно. Известно, что бетон, применяемый в строительной сфере, обладает повышенным запасом прочности.

Однако материал имеет свои особенности:

  • способен воспринимать значительные сжимающие нагрузки на единицу площади изделия;
  • быстро теряет целостность при растягивающих нагрузках и воздействии крутящих моментов.

Бетонному материалу проблематично найти альтернативу. Именно поэтому строителям приходится решать задачи, связанные с укреплением бетонного массива. Усиление бетона – это метод повышения прочностных характеристик материала путем армирования.

Армирование — неотъемлемая часть конструкции, материал которой предусматривает переход из жидкого состояния в твёрдое

Для этих целей применяются следующие материалы:

  • стальная арматура;
  • базальтовые нити;
  • прочная фибра;
  • стеклянное волокно.

Строители уверенно утверждают, что бетону нужно армирование. В результате арматурного усиления получается монолит, соответствующий требованиям нормативных документов, регламентирующих величину предполагаемых усилий. Максимальный запас прочности обеспечивают предварительно напряженные стальные прутки. Они снимают напряжение и повышают механические свойства бетона. Технология положительно зарекомендовала себя при возведении высотных объектов, когда силовые каркасы формируют жесткий контур, повышающий устойчивость здания.

Для чего нужно усиление бетона

При эксплуатации строений на бетонные конструкции воздействуют различные виды усилий:

  • реакция грунта;
  • перепады температуры;
  • масса элементов здания;
  • сейсмические факторы;
  • нагрузки от ветра и осадков.

В результате бетонные изделия подвергаются изгибу, растяжению или кручению. Указанные факторы отрицательно воздействуют на прочность не укрепленного бетона. Для повышения прочностных характеристик материал укрепляют с помощью армирования.

Арматурный стержень воспринимает значительные нагрузки на растяжение, но неустойчив к сжатию и изгибу

Назначение армирования:

  • повышение прочностных характеристик железобетонных изделий;
  • снижение вероятности образования трещин в бетонном массиве;
  • увеличение несущей способности строительных конструкций;
  • уменьшение влияния факторов природного характера на целостность бетона;
  • обеспечение равномерного распределения действующих усилий;
  • повышение устойчивости возводимых строительных объектов.

Разобравшись, что такое армирование, рассмотрим конкретные участки здания, нуждающиеся в усилении.

В каких зонах нужно армирование

Различные части здания воспринимают определенные нагрузки. В зависимости от действующих усилий определяется метод укрепления, применяемый материал, а также зоны расположения силовых элементов.

Укрепляют следующие участки:

  • фундаменты зданий;
  • нижний уровень кладки;
  • стены через каждые 3-4 ряда кладки;
  • проемы для установки дверей и окон;
  • верхний ярус стен под перекрытие;
  • части здания, на которые действуют повышенные нагрузки.

В проектной документации оговариваются все проблемные участки строения и даются рекомендации по обеспечению необходимого запаса прочности.

Поскольку все ж/б изделия условно подразделяются на заводские и местного производства, арматура работает в них по-разному

Разновидности усиления

В строительстве используются технологические решения, позволяющие повысить прочностные свойства проблемной зоны.

Применяются следующие виды укрепления бетона:

  • с использованием мелкофракционного наполнителя. Такой вид усиления также называют дисперсным. В жидкую бетонную смесь вводятся фиброволокна из кусочков проволоки, стекловолоконных нитей или синтетический заполнитель. После твердения бетона, находящиеся в массиве волокна повышают прочность, уменьшают риск растрескивания при усадке и температурных колебаниях. При этом резко возрастает стойкость к воздействию механических факторов и агрессивным средам;
  • с применением арматурного каркаса. Силовая конструкция из стальных стержней позволяет равномерно демпфировать усилия, обеспечивая целостность армированного массива в условиях повышенных нагрузок. Каркас представляет собой пространственную металлоконструкцию из рабочей арматуры диаметром 1,4–2,0 см, располагающуюся продольно. Рабочие стержни соединяются с поперечными прутками диаметром 0,6–0,8 см. Фиксация элементов производится вязальной проволокой;
  • с помощью специальной сетки, произведенной промышленным образом. Технология послойного укрепления положительно зарекомендовала себя при выполнении отделочных мероприятий внешней поверхности стен, возведенных из различных стройматериалов. Для усиления поверхности используется готовая сетка из стальной проволоки или пластика, на которую наносится слой шпатлевки или отделочный раствор. Такой вид армирования позволяет создать надежную основу для внешнего штукатурного слоя.

Выбор метода укрепления осуществляется в соответствии с особенностями здания, действующими нагрузками и поставленной перед строителями задачей.

В высотных зданиях арматурный каркас служит основой всей конструкции

Как классифицируется арматура

Для укрепления бетонных конструкций применяется арматура, изготовленная из различных материалов. Наиболее широко используются металлические элементы, которые отличаются следующими моментами:

  • способом изготовления. Применяется проволока, полученная методом холодной протяжки через фильеры, или горячекатаные стержни. Технология позволяет улучшить структуру металла, повышая прочность к воздействию разрывных нагрузок;
  • методом упрочнения. Для повышения прочностных характеристик широко используется термическая обработка арматуры. Возможны и другие варианты упрочнения металлических стержней без использования нагрева;
  • профилем поперечного сечения стержня. В строительной сфере используется арматура с гладкой или рифленой поверхностью. Рифли представляют собой кольцеобразные насечки, которые повышают сцепление арматуры с бетонным массивом;
  • способом использования. В зависимости от технологии изготовления железобетонной продукции, действующих усилий и планируемого результата применяют стальные прутки, которые бетонируются в предварительно напряженном или ненапряженном состоянии.

Подбор необходимых металлических прутков осуществляется в соответствии с чертежом на основании предварительно выполненных расчетов.

Армирование бетона бывает только двух видов по конструкции — плоская сетка (может быть изогнута) или пространственный каркас

Виды силовых конструкций

С целью повышения прочностных характеристик бетонных конструкций в настоящее время в строительной отрасли используются различные типы силовых элементов:

  • каркасные конструкции. Используются плоские каркасы и пространственные решетки. Силовые элементы, выполненные в одной плоскости, изготавливают согласно рабочей документации методом сваривания. Для соединения элементов с помощью сварки применяют промышленное оборудование, позволяющее одновременно выполнить групповую фиксацию прутков. Использование стандартных каркасов, изготовленных промышленным методом, значительно сокращает продолжительность строительных мероприятий. Технология допускает использование вместо сварки стальной проволоки для вязания;
  • сетки для армирования. Они изготавливаются путем соединения проволоки с использованием сварочного оборудования, а также методом вязания. Сетчатые конструкции делятся на виды в зависимости от диаметра применяемой проволоки. Легкие сетки изготавливаются из проволоки диаметром не более 10 мм, а в тяжелых конструкциях сечение превышает указанное значение. При диаметре проволоки 0,5–1 см, сетка поставляется в виде рулонов. При отсутствии возможности использовать оборудование для сварки, можно изготовить сетку, связав элементы вязальной проволокой.

https://www.youtube.com/watch?v=4CIzHnXkiZQ

Мощные силовые каркасы применяют для усиления нагруженных фундаментов и ответственных частей здания. Используя сетку для армирования можно усилить кирпичную или блочную кладку, а также предотвратить растрескивание бетонной стяжки или дорожного покрытия.

Подводим итоги

После ознакомления с материалом статьи вряд ли возникнет вопрос, что такое армирование. Усиление бетона – это ответственная операция, предотвращающая растрескивание, повышающая жесткость монолита и увеличивающая долговечность возводимых строений. Важно уметь правильно выбрать конкретный вариант укрепления строительных конструкций.

армировать — Викисловарь

Содержание

  • 1 Русский
    • 1.1 Морфологические и синтаксические свойства
    • 1.2 Произношение
    • 1.3 Семантические свойства
      • 1.3.1 Значение
      • 1.3.2 Синонимы
      • 1.3.3 Антонимы
      • 1.3.4 Гиперонимы
      • 1.3.5 Гипонимы
    • 1.4 Родственные слова
    • 1.5 Этимология
    • 1.6 Фразеологизмы и устойчивые сочетания
    • 1.7 Перевод
    • 1.8 Библиография

Морфологические и синтаксические свойства[править]

  наст. прош. повелит.
Я арми́рую арми́ровал
арми́ровала
 —
Ты арми́руешь арми́ровал
арми́ровала
арми́руй
Он
Она
Оно
арми́рует арми́ровал
арми́ровала
арми́ровало
 —
Мы арми́руем арми́ровали
Вы арми́руете арми́ровали арми́руйте
Они арми́руют арми́ровали  —
Пр. действ. наст. арми́рующий
Пр. действ. прош. арми́ровавший
Деепр. наст. арми́руя
Деепр. прош. арми́ровав, арми́ровавши
Пр. страд. наст. арми́руемый
Будущее буду/будешь… арми́ровать

арми́ровать

Глагол, несовершенный вид, переходный, тип спряжения по классификации А. Зализняка — 2a.

Корень: -арм-; интерфикс: -ир-; суффикс: -ова; глагольное окончание: -ть [Тихонов, 1996].

Произношение[править]

  • МФА: [ɐrˈmʲirəvətʲ]

Семантические свойства[править]

Значение[править]
  1. увеличивать прочность конструкции или материала путем введения арматуры ◆ Нелишним будет армировать раствор внутри трубы стержнями из проволоки диаметром 5-6 мм и длиной 100-150 см. Петр Михайлов, «Печь в загородном доме», 2009 г. // «Наука и жизнь» (цитата из Национального корпуса русского языка, см. Список литературы)
Синонимы[править]
Антонимы[править]
Гиперонимы[править]
Гипонимы[править]

Родственные слова[править]

Ближайшее родство
  • существительные: армирование

Этимология[править]

Происходит от ??

Фразеологизмы и устойчивые сочетания[править]

Перевод[править]

Список переводов
  • Английскийen: reinforce
  • Чешскийcs: armovat

Библиография[править]

Для улучшения этой статьи желательно:
  • Добавить синонимы в секцию «Семантические свойства»
  • Добавить гиперонимы в секцию «Семантические свойства»
  • Добавить сведения об этимологии в секцию «Этимология»

Что Такое армированный- Значение Слова армированный

падеж ед. ч. мн. ч.
муж. р. ср. р. жен. р.
Им.арми́рованныйарми́рованноеарми́рованнаяарми́рованные
Рд.арми́рованногоарми́рованногоарми́рованнойарми́рованных
Дт.арми́рованномуарми́рованномуарми́рованнойарми́рованным
Вн.    одуш.арми́рованногоарми́рованноеарми́рованнуюарми́рованных
неод. арми́рованный арми́рованные
Тв.арми́рованнымарми́рованнымарми́рованной арми́рованноюарми́рованными
Пр.арми́рованномарми́рованномарми́рованнойарми́рованных
Кратк. формаарми́рованарми́рованоарми́рованаарми́рованы

армирующий — Викисловарь

Содержание

  • 1 Русский
    • 1.1 Морфологические и синтаксические свойства
    • 1.2 Произношение
    • 1.3 Семантические свойства
      • 1.3.1 Значение
      • 1.3.2 Синонимы
      • 1.3.3 Антонимы
      • 1.3.4 Гиперонимы
      • 1.3.5 Гипонимы
    • 1.4 Родственные слова
    • 1.5 Этимология
    • 1.6 Фразеологизмы и устойчивые сочетания
    • 1.7 Перевод
    • 1.8 Библиография

Морфологические и синтаксические свойства[править]

падеж ед. ч. мн. ч.
муж. р. ср. р. жен. р.
Им.арми́рующийарми́рующееарми́рующаяарми́рующие
Рд.арми́рующегоарми́рующегоарми́рующейарми́рующих
Дт.арми́рующемуарми́рующемуарми́рующейарми́рующим
Вн.    одуш.арми́рующегоарми́рующееарми́рующуюарми́рующих
неод. арми́рующий арми́рующие
Тв.арми́рующимарми́рующимарми́рующей арми́рующеюарми́рующими
Пр.арми́рующемарми́рующемарми́рующейарми́рующих

арми́рующий

Действительное причастие, настоящего времени, тип склонения по классификации А. Зализняка — 4a.

Корень: --.

Произношение[править]

  • МФА: [ɐrˈmʲirʊjʉɕːɪɪ̯]

Семантические свойства[править]

Значение[править]
  1. прич. от армировать ◆ Отсутствует пример употребления (см. рекомендации).
Синонимы[править]
Антонимы[править]
Гиперонимы[править]
Гипонимы[править]

Родственные слова[править]

Ближайшее родство

Этимология[править]

Происходит от ??

Фразеологизмы и устойчивые сочетания[править]

Перевод[править]

Список переводов

Библиография[править]

Статья нуждается в доработке.

Это незаконченная статья. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её.
В частности, следует уточнить сведения о:

  • морфологии
  • семантике
  • этимологии
(См. Общепринятые правила).

What is, Algorithms, Applications, Example

  • Home
  • Testing

      • Back
      • Agile Testing
      • BugZilla
      • Cucumber
      • Database Testing
      • ETL Testing
      • Назад
      • JUnit
      • LoadRunner
      • Ручное тестирование
      • Мобильное тестирование
      • Mantis
      • Почтальон
      • QTP
      • Назад
      • Центр качества (ALM3000)
      • Центр качества
      • 000
      • Управление тестированием
      • TestLink
  • SAP

      • Назад
      • ABAP
      • APO
      • Начинающий
      • Basis
      • BODS
      • BI
      • BPC
      • CO
      • Назад
      • CRM
      • Crystal Reports
      • QM4000
      • QM4
      • Заработная плата
      • Назад
      • PI / PO
      • PP
      • SD
      • SAPUI5
      • Безопасность
      • Менеджер решений
      • Successfactors
      • Учебники SAP

    • Apache
    • AngularJS
    • ASP.Net
    • C
    • C #
    • C ++
    • CodeIgniter
    • СУБД
    • JavaScript
    • Назад
    • Java
    • JSP
    • Kotlin
    • Linux
    • Linux
    • Kotlin
    • Linux
    • js
    • Perl
    • Назад
    • PHP
    • PL / SQL
    • PostgreSQL
    • Python
    • ReactJS
    • Ruby & Rails
    • Scala
    • SQL
    • 000
    • SQL
    • 000
    • SQL
    • 000 0003 SQL 000
    • UML
    • VB.Net
    • VBScript
    • Веб-службы
    • WPF
  • Обязательно учите!

      • Назад
      • Бухгалтерский учет
      • Алгоритмы
      • Android
      • Блокчейн
      • Бизнес-аналитик
      • Создание веб-сайта
      • Облачные вычисления
      • COBOL
      • Встроенные системы
      • 9000 Проектирование встраиваемых систем
      • 900 Ethical 9003
      • Учебные пособия по Excel
      • Программирование на Go
      • IoT
      • ITIL
      • Jenkins
      • MIS
      • Сетевые подключения
      • Операционная система
      • Назад
      • Prep
      • PM Prep
      • Управление проектом Salesforce
      • SEO
      • Разработка программного обеспечения
      • VBA
      900 04
  • Большие данные

      • Назад
      • AWS
      • BigData
      • Cassandra
      • Cognos
      • Хранилище данных
      • DevOps Back
      • DevOps Back
      • HBase
        • HBase2
        • MongoDB
        • NiFi
    .

    Полный словарь по обучению с подкреплением | Шакед Зихлински

    Функция значения действия: См. Q-Value .

    Действия: Действия - это методы агента , которые позволяют ему взаимодействовать и изменять свою среду и, таким образом, переходить между состояниями . Каждое действие, выполняемое Агентом, приносит награды от среды. Решение о том, какое действие выбрать, принимает политика .

    Критик-исполнитель: При попытке решить задачу Reinforcement Learning можно выбрать один из двух основных методов: вычисление функций значений или Q-значений каждого состояния и выбор действий в соответствии с к ним, или непосредственно вычислить политику , которая определяет вероятности каждого действия, которое должно быть предпринято в зависимости от текущего состояния, и действовать в соответствии с ним. Алгоритмы Actor-Critic объединяют два метода, чтобы создать более надежный метод.Здесь можно найти отличное пояснение в виде иллюстрированных комиксов.

    Функция преимущества: Обычно обозначается как A (s, a) , функция преимущества является мерой того, насколько определенное действие является хорошим или плохим решением при определенном состоянии - или более просто, в чем преимущество выбора определенного действия из определенного состояния. Математически он определяется как:

    , где r (s, a) - ожидаемая награда действия a из состояния s , а r (s) - ожидаемая награда всего состояния . s , прежде чем было выбрано действие.Его также можно рассматривать как:

    , где Q (s, a) - это Q Value и V (s) - это функция Value .

    Агент: Обучение и действие часть задачи Reinforcement Learning , которая пытается максимизировать вознаграждений , которые дает среда . Проще говоря, Агент - это модель, которую вы пытаетесь создать.

    Bandits: Формально названные «k-Armed Bandits» по прозвищу «однорукий бандит», присвоенному игровым автоматам, они считаются простейшим типом Reinforcement Learning задач.У бандитов нет разных состояний , а только одно - и рассматриваемая награда является лишь непосредственной. Следовательно, можно представить себе бандитов как имеющих одно состояние эпизодов . Каждое из k-рычагов считается действием , и цель состоит в том, чтобы изучить политику , которая максимизирует ожидаемую награду после каждого действия (или вытягивания руки).
    Контекстные бандиты - это немного более сложная задача, где каждое состояние может отличаться и влиять на результат действий - следовательно, каждый раз контекст отличается.Тем не менее, задача остается эпизодической задачей с одним состоянием, и один контекст не может влиять на другие.

    Уравнение Беллмана: Формально уравнение Беллмана определяет отношения между заданным состоянием (или парой состояние- действие ) с его преемниками. Несмотря на то, что существует множество форм, наиболее распространенной из них, обычно встречающейся в задачах Reinforcement Learning , является уравнение Беллмана для оптимального Q-Value , которое задается как:

    или когда нет неопределенности (то есть вероятности либо 1 или 0):

    , где звездочка означает оптимальное значение .Некоторые алгоритмы, такие как Q-Learning , основывают свою процедуру обучения на нем.

    Непрерывные задачи: Обучение с подкреплением задач, которые не состоят из эпизодов , а длятся вечно. У этой задачи нет терминала состояние с. Для простоты обычно предполагается, что они состоят из одного нескончаемого эпизода.

    Deep Q-Networks (DQN) : см. Q-Learning

    Deep Reinforcement Learning: Использование алгоритма Reinforcement Learning с глубокой нейронной сетью в качестве аппроксиматора для обучающей части.Обычно это делается для того, чтобы справиться с проблемами, когда количество возможных состояний и действий быстро масштабируется, и точное решение больше не представляется возможным.

    Коэффициент дисконтирования (γ) : Коэффициент дисконтирования, обычно обозначаемый как γ, является коэффициентом, умножающим будущее ожидаемое вознаграждение , и варьируется в диапазоне [0,1]. Он контролирует важность будущих наград по сравнению с немедленными. Чем ниже коэффициент дисконтирования, тем менее важны будущие награды, и Агент будет, как правило, сосредоточиться на действиях , которые принесут только немедленные вознаграждения.

    Среда: Все, что не является агентом ; все, с чем Агент может взаимодействовать прямо или косвенно. Среда изменяется, поскольку Агент выполняет действий ; каждое такое изменение считается состоянием - переходом. Каждое действие, выполняемое агентом, дает награды , полученной агентом.

    Эпизод: Все состояний , которые находятся между начальным и конечным состояниями; например: одна партия в шахматы. Agent цель - максимизировать общую сумму вознаграждения , которую он получает во время эпизода. В ситуациях, когда терминального состояния нет, мы рассматриваем бесконечный эпизод. Важно помнить, что разные эпизоды полностью независимы друг от друга.

    Эпизодические задачи: Обучение с подкреплением задач, которые состоят из различных эпизодов (то есть каждый эпизод имеет терминал , состояние ).

    Ожидаемая доходность: Иногда называемая «общей наградой» и иногда обозначаемая как G , это ожидаемая награда за весь эпизод .

    Воспроизведение опыта: Поскольку задачи Reinforcement Learning не имеют заранее сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут учиться, агент должен вести записи всех переходов состояний , с которыми он столкнулся, - , чтобы он мог учиться на их позже.Буфер памяти, используемый для его хранения, часто называется Experience Replay . Существует несколько типов и архитектур этих буферов памяти, но наиболее распространенными из них являются циклические буферы памяти (которые следят за тем, чтобы агент продолжал обучение своему новому поведению, а не вещам, которые могут больше не иметь значения) и память на основе выборки резервуаров. буферы (что гарантирует, что каждый записанный переход между состояниями имеет равную вероятность быть вставленным в буфер).

    Эксплуатация и исследование: Обучение с подкреплением задач не имеют заранее сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут учиться - они создают свой собственный опыт и учатся «на лету».Чтобы иметь возможность сделать это, агенту необходимо попробовать множество различных действий в разных состояниях , чтобы попытаться изучить все доступные возможности и найти путь, который максимизирует его общую награду ; это известно как Exploration , поскольку агент исследует среду Environment . С другой стороны, если все, что агент будет делать, это исследовать, он никогда не максимизирует общую награду - он также должен использовать для этого информацию, которую он выучил.Это известно как Эксплуатация , поскольку агент использует свои знания для максимизации получаемого вознаграждения.
    Компромисс между ними является одной из самых серьезных проблем обучения с подкреплением, поскольку они должны быть сбалансированы, чтобы позволить агенту как достаточно исследовать окружающую среду, так и использовать то, что он узнал, и повторять наиболее полезный путь. он нашел.

    Жадная политика, ε -Жадная политика: Жадная политика означает, что агент постоянно выполняет действие , которое, как полагают, принесет наибольшее ожидаемое вознаграждение .Очевидно, такая политика не позволит Агенту исследовать вообще. Для того, чтобы все же позволить некоторое исследование, вместо этого часто используется жадная политика ε-: выбирается число (с именем ε ) в диапазоне [0,1], и перед выбором действия выбирается случайный выбирается число в диапазоне [0,1]. если это число больше ε , выбирается жадное действие, а если оно меньше, выбирается случайное действие. Обратите внимание, что если ε = 0, политика становится жадной политикой, а если ε = 1, всегда исследуйте.

    k-Armed Bandits: См. Bandits .

    Марковский процесс принятия решения (MDP): Свойство Маркова означает, что каждое состояние зависит исключительно от своего предыдущего состояния, выбранного действия , выполненного из этого состояния, и вознаграждения , полученного сразу после этого действия был казнен. Математически это означает: s '= s' (s, a, r) ​​, где s ' - будущее состояние, s - его предыдущее состояние и a и r - действие и награда. .Никаких предварительных сведений о том, что произошло до s , не требуется - свойство Маркова предполагает, что s содержит всю необходимую информацию. Марковский процесс принятия решений - это процесс принятия решений, основанный на этих предположениях.

    На основе модели и без модели: На основе модели и без модели - это два разных подхода, которые агент может выбрать при попытке оптимизировать свою политику . Лучше всего это объяснить на примере: предположим, вы пытаетесь научиться играть в блэкджек.Вы можете сделать это двумя способами: во-первых, вы рассчитываете заранее, до начала игры, вероятности выигрыша для всех состояний и всех вероятностей перехода между состояниями с учетом всех возможных действий , а затем просто действуете в соответствии с вами расчеты. Второй вариант - просто играть без каких-либо предварительных знаний и получать информацию методом проб и ошибок. Обратите внимание, что при использовании первого подхода вы в основном моделируете вашу среду , тогда как второй подход не требует информации о среде.В этом и состоит разница между модельным и безмодельным; первый метод основан на модели, а второй - без модели.

    Монте-Карло (MC): Методы Монте-Карло - это алгоритмы, которые используют повторную случайную выборку для достижения результата. Они довольно часто используются в алгоритмах Reinforcement Learning для получения ожидаемых значений; например - вычисление состояния Функция значения путем возврата в одно и то же состояние снова и снова и усреднения по фактическим совокупным вознаграждениям , полученным каждый раз.

    В соответствии с политикой и вне политики: Каждые Обучение с подкреплением Алгоритм должен следовать некоторой политике , чтобы решить, какие действий выполнять в каждом состоянии . Тем не менее, процедура обучения алгоритма не должна учитывать эту политику во время обучения. Алгоритмы, которые заботятся о политике, которая давала прошлые решения о действиях состояния, называются алгоритмами на основе политики , а те, которые игнорируют его, известны как вне политики .
    Хорошо известным алгоритмом вне политики является Q-Learning , поскольку его правило обновления использует действие, которое даст наивысшее значение Q-Value , в то время как фактически используемая политика может ограничить это действие или выбрать другое. Вариант Q-Learning, связанный с политикой, известен как Sarsa , где правило обновления использует действие, выбранное соответствующей политикой.

    Однорукие бандиты: См. Бандиты .

    One-Step TD: См. Temporal Difference .

    Политика (π): Политика, обозначенная как π (или иногда π (a | s) ), является отображением некоторого состояния s на вероятности выбора каждого из возможных действие с учетом этого состояния. Например, жадная политика выводит для каждого состояния действие с наивысшим ожидаемым значением Q-Value .

    Q-Learning: Q-Learning - это алгоритм вне политики Обучение с подкреплением , который считается одним из самых базовых.В своей наиболее упрощенной форме он использует таблицу для хранения всех Q-значений из всех возможных состояний - действий возможных пар. Он обновляет эту таблицу, используя уравнение Беллмана , в то время как выбор действия обычно выполняется с помощью политики ε-жадности .
    В своей простейшей форме (отсутствие неопределенностей в состоянии - переходах и ожидаемых наградах ) правило обновления Q-Learning:

    Более сложная версия, хотя и гораздо более популярная, - это Deep Q -Вариант Network (который иногда даже называют просто Deep Q-Learning или просто Q-Learning ).В этом варианте таблица состояние-действие заменяется нейронной сетью, чтобы справляться с крупномасштабными задачами, где количество возможных пар состояние-действие может быть огромным. Вы можете найти руководство по этому алгоритму в этом блоге.

    Значение Q (функция Q): Обычно обозначается как Q (s, a) (иногда с нижним индексом π, а иногда как Q (s, a; θ) в Deep RL ), Q Значение является мерой общей ожидаемой награды при условии, что агент находится в состоянии с и выполняет действие a , а затем продолжает играть до конца эпизода после некоторого политика π.Его название представляет собой аббревиатуру слова «Качество» и математически определяется как:

    , где N - это количество состояний от состояния с до конечного состояния, γ - коэффициент дисконтирования , а r⁰ - немедленное вознаграждение, полученное после выполнения действия a в состоянии s .

    Алгоритмы REINFORCE: алгоритмы REINFORCE - это семейство из алгоритмов обучения с подкреплением алгоритмов , которые обновляют свою политику параметров в соответствии с градиентом политики относительно параметров политики [paper] .Имя обычно пишется только заглавными буквами, так как изначально оно использовалось как аббревиатура для оригинального дизайна группы алгоритмов: « RE ward I ncrement = N onnegative F Актер x O ffset R einforcement x C haracteristic E ligibility »[источник]

    Обучение с подкреплением (RL): Обучение с подкреплением, как и контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, является одной из основных областей машинного обучения и искусственного интеллекта.Он связан с процессом обучения произвольного существа, формально известного как Агент , в окружающем его мире, известном как Environment . Агент стремится максимизировать вознаграждений , которые он получает от Окружающей среды, и выполняет различных действий , чтобы узнать, как Окружение реагирует на них, и получить больше вознаграждений. Одна из самых сложных задач RL - связать действия с отложенными вознаграждениями, которые представляют собой вознаграждения, полученные Агентом спустя много времени после того, как действие, генерирующее вознаграждение, было выполнено.Поэтому он активно используется для решения различных типов игр, от Tic-Tac-Toe, Chess, Atari 2600 и вплоть до Go и StarCraft.

    Награда: Числовое значение, полученное агентом из среды как прямой ответ на действия агента . Цель агента - максимизировать общую награду, которую он получает во время эпизода , и поэтому награды - это мотивация, необходимая агенту для того, чтобы вести себя желаемым образом.Все действия приносят награды, которые можно условно разделить на три типа: положительных наград, , подчеркивающих желаемое действие, отрицательных наград, , подчеркивающих действие, от которого агент должен отклониться, и 0, , что означает, что агент не сделал этого. Не делаю ничего особенного или уникального.

    Sarsa: Алгоритм Sarsa в значительной степени является алгоритмом Q-Learning с небольшой модификацией, чтобы сделать его алгоритмом на основе политики .Правило обновления Q-Learning основано на уравнении Беллмана для оптимального Q-Value , поэтому в случае отсутствия неопределенностей в переходах состояния и ожидаемых вознаграждений , правило обновления Q-Learning имеет вид :

    Чтобы преобразовать это в алгоритм на основе политики, последний член изменен:

    , когда здесь оба действия a и a ' выбираются той же политикой . Название алгоритма происходит от его правила обновления, которое основано на ( s, a, r, s ’, a’ ), и все они исходят из одной и той же политики.

    Состояние: Каждый сценарий, с которым сталкивается агент в среде , формально называется состоянием . Агент переходит между разными состояниями, выполняя действий . Также стоит упомянуть, что терминал определяет состояние , которое отмечает конец серии . Нет возможных состояний после достижения конечного состояния и начала нового эпизода. Довольно часто конечное состояние представляется как особое состояние, когда все действия переходят в одно и то же конечное состояние с наградой 0.

    Функция значения состояния: См. Функцию значения .

    Temporal-Difference (TD): Temporal-Difference - это метод обучения, который сочетает в себе как динамическое программирование, так и принципы Монте-Карло ; он обучается «на лету» подобно Монте-Карло, но обновляет свои оценки, как динамическое программирование. Один из простейших алгоритмов временной разницы, известный как одноступенчатый TD или TD (0) . Он обновляет функцию значения в соответствии со следующим правилом обновления:

    , где V - это функция значения, с - это состояние , r - награда , γ - скидка коэффициент , α - скорость обучения, t - временной шаг, а знак «=» используется в качестве оператора обновления, а не равенства.Термин, заключенный в квадратные скобки, известен как ошибка временной разницы .

    Состояние терминала: См. Состояние .

    Верхняя уверенная граница (UCB): UCB - это метод разведки , который пытается гарантировать, что каждое действие хорошо изучено. Рассмотрим политику исследования , которая является полностью случайной, то есть каждое возможное действие имеет одинаковый шанс быть выбранным.Есть шанс, что одни действия будут изучены гораздо больше, чем другие. Чем меньше выбрано действие, тем менее уверенно агент может быть уверен в своей ожидаемой награде , и его фаза эксплуатации может быть повреждена. Исследование UCB принимает во внимание количество раз, когда каждое действие было выбрано, и придает дополнительный вес менее изученным. Формализуя это математически, выбранное действие выбирается следующим образом:

    , где R (a) - ожидаемая общая награда за действие a , t - это количество сделанных шагов (сколько действий было выбрано в целом), N (a) - это количество раз, когда было выбрано действие и , а c - настраиваемый гиперпараметр.Этот метод также иногда называют «исследованием через оптимизм», поскольку он дает менее изученным действиям более высокую ценность, побуждая модель их выбирать.

    Значение Функция: Обычно обозначается как В (с) (иногда с нижним индексом π), функция Value является мерой общего ожидаемого вознаграждения при условии, что агент находится в состоянии с а затем продолжает воспроизведение до конца эпизода , следуя некоторой политике π.Математически он определяется как:

    Хотя это действительно похоже на определение Q Value , существует неявное, но важное отличие: для n = 0 вознаграждение r⁰ В (с) равно ожидаемая награда от простого нахождения в состоянии s , до было сыграно какое-либо действие, а в Q Value r⁰ - ожидаемая награда после определенного действия. Эта разница также дает функцию преимущества .

    .

    Обучение с подкреплением на основе политик, простой способ | by Ziad SALLOUM

    Пошаговый подход к пониманию методов, основанных на политике, в обучении с подкреплением

    Фото Jomar на Unsplash

    Обновление : Если вы новичок в этой теме, возможно, вам будет проще начать с Политики обучения с подкреплением для разработчиков статья.

    Введение

    Предположим, вы находитесь в новом городе, у вас нет карты и GPS, и вам нужно добраться до центра города. Вы можете попробовать оценить свое текущее положение относительно пункта назначения, а также эффективность (ценность) каждого выбранного вами направления.Вы можете думать об этом как о вычислении функции ценности. Или вы можете спросить местного жителя, и он скажет вам идти прямо, а когда вы увидите фонтан, идите налево и продолжайте движение, пока не дойдете до центра города. Он дал вам политику, которой нужно следовать.
    Естественно, что в этом случае следовать данной политике намного проще, чем вычислять функцию ценности самостоятельно.

    В другом примере представьте, что вы управляете запасами и решили, что, когда количество каждого предмета упадет ниже определенного предела, вы издаете заказ на покупку для пополнения запасов.Это гораздо более простая политика, чем изучение активности клиентов, их покупательских привычек и предпочтений, чтобы спрогнозировать влияние на ваши акции…

    Разумеется, функции стоимости приведут к определению политики, как показано на в предыдущих статьях, но есть и другие методы, с помощью которых можно изучить политику, которая может выбирать действия с использованием параметров, без обращения к функции значения (это не совсем правильно, поскольку функция значения необходима для повышения точности).

    Итак, основная идея состоит в том, чтобы в состоянии ( s ) определить, какое действие предпринять, чтобы максимизировать вознаграждение.

    Способ достижения этой цели состоит в точной настройке вектора отмеченных параметров 𝜽 для выбора наилучшего действия, которое следует предпринять для политики 𝜋.
    Политика отмечена 𝜋 (a | s, 𝜽) = Pr {At = a | St = s, 𝜽t = 𝜽}, что означает, что политика 𝜋 представляет собой вероятность выполнения действия a в состоянии s и параметрах 𝜽.

    Преимущества

    • Улучшенные свойства сходимости
    • Эффективно в многомерных или непрерывных пространствах действий
      Когда пространство велико, использование памяти и потребление вычислений быстро растет.RL на основе политик избегает этого, потому что цель состоит в том, чтобы изучить набор параметров, который намного меньше, чем количество места.
    • Может изучать стохастические политики.
      Стохастические политики лучше детерминированных политик, особенно в игре для двоих, где, если один игрок действует детерминированно, другой игрок разработает контрмеры для победы.

    Недостаток

    • Обычно сходятся к локальному, а не к глобальному оптимуму
    • Оценка политики обычно неэффективна и высока дисперсия
      RL на основе политики имеет высокую дисперсию, но есть методы для уменьшения этой дисперсии.

    Стохастическая политика

    Во-первых, важно отметить, что стохастика не означает случайность во всех состояниях, но она может быть стохастической в ​​некоторых состояниях, где это имеет смысл.
    Обычно максимизация вознаграждения ведет к детерминированной политике. Но в некоторых случаях детерминированная политика не подходит для решения проблемы, например, в любой игре с двумя игроками, детерминированная игра означает, что другой игрок сможет принять контрмеры, чтобы постоянно выигрывать. Например, в игре Rock-Cissors-Paper, если мы играем детерминированно, имея в виду одну и ту же форму каждый раз, то другой игрок может легко противостоять нашей политике и выигрывать в каждой игре.

    Итак, в этой игре оптимальной политикой будет стохастическая, которая лучше детерминированной.

    Blue Print

    Прежде чем углубляться в детали математики и алгоритмов, полезно иметь обзор того, как действовать, своего рода предварительный план:

    1. Найдите целевую функцию, которую можно использовать для оценки эффективности политика. Другими словами, говорят, насколько хорош результат, который дает политика.
    2. Определите политики.
      Мы имеем в виду перечисление некоторых полезных политик, которые можно использовать в процессе обучения.
    3. Наивный алгоритм.
      Предложите алгоритм, который напрямую использует политики для изучения параметров.
    4. Улучшенные алгоритмы
      Найдите алгоритмы, которые улучшают целевую функцию, чтобы максимизировать эффективность политики.

    Напомним, что на схеме выше мы говорили о поиске целевой функции с целью оценки эффективности политики. В этом разделе мы определим целевую функцию и некоторые из ее полезных выводов.
    (Подробнее о градиенте политики можно найти в статье «Градиент политики, шаг за шагом»).

    Целевая функция

    Когда мы говорим о максимизации функции, одним из выделяющихся методов является градиент.

    Но как мы собираемся увеличить вознаграждение на основе 𝜽?
    Один из способов сделать это - найти целевую функцию J (𝜽) такую, что

    , где V𝜋𝜽 - это функция ценности для политики 𝜋𝜽, а s0 - это начальное состояние.

    Короче говоря, увеличение J (𝜽) означает максимальное увеличение V𝜋𝜽 (s).
    Отсюда следует, что

    Согласно теореме о политическом градиенте

    Где 𝝻 (s) - это распределение согласно (что означает вероятность нахождения в состоянии s при следовании политике 𝜋), q (s, a) равно функция значения действия под 𝜋, а ∇𝜋 (a | s, 𝜽) - это градиент 𝜋, заданный s и 𝜽.
    Наконец, 𝝰 означает пропорциональный.

    Итак, теорема утверждает, что ∇J (𝜽) пропорционально сумме функции q , умноженной на градиент политик для всех действий в состояниях, в которых мы могли бы находиться.Однако мы не знаем 𝜋 (a | s, 𝜽), как мы можем найти его градиент?

    Оказывается, что это возможно, как показывает следующая демонстрация:

    Напоминание: ∫ dx / x = Log (x) , что означает dx / x = (Log (x)) '= ∇Log (x)

    «Журнал» (s, a) называется функцией оценки.
    Обратите внимание, что градиент политики может быть выражен как ожидание. Если вы спрашиваете себя, почему? Проверьте эту статью в Википедии об ожидаемой стоимости.

    Обновление параметров

    Поскольку это градиентный метод, обновление параметров (которые мы пытаемся оптимизировать) будет выполняться обычным способом.

    В этом разделе объясняется несколько стандартных политик градиента, таких как Softmax и Guassian. Мы используем эти политики в алгоритмах RL, чтобы узнать параметры 𝜽.
    На практике всякий раз, когда в алгоритме RL мы видим ссылку на Log 𝜋𝜃 (s, a) , мы вставляем формулу выбранной политики.

    Политика Softmax

    Политика softmax состоит из функции softmax, которая преобразует выходные данные в распределение вероятностей. Это означает, что это влияет на вероятность каждого возможного действия.

    Softmax в основном используется в случае дискретных действий:

    Отсюда следует, что

    Где

    Вы можете проверить полную демонстрацию вывода здесь.

    Политика Гаусса

    Политика Гаусса используется в случае пространства непрерывного действия, например, когда вы ведете машину, и вы управляете колесами или нажимаете на педаль газа, это непрерывные действия, потому что это немало действий, которые вы делаете с тех пор, как вы можете (теоретически) решить степень вращения или количество потока газа.

    Результатом становится

    В этом разделе будут представлены некоторые алгоритмы, которые будут учитывать политики и их целевую функцию, чтобы узнать параметры, которые дадут наилучшее поведение агента.

    REINFORCE (Градиент политики Монте-Карло)

    Этот алгоритм использует метод Монте-Карло для создания эпизодов в соответствии с политикой 𝜋𝜃, а затем для каждого эпизода он перебирает состояния эпизода и вычисляет общий доход G (t) . Он использует G (t) и «Журнал» (s, a) (который может быть политикой Softmax или другой) для изучения параметра 𝜃.

    из книги Саттона Барто: Введение в обучение с подкреплением

    Мы сказали, что основанное на политике RL имеет высокую дисперсию. Однако есть несколько алгоритмов, которые могут помочь уменьшить эту дисперсию, некоторые из них - REINFORCE с базовой линией и Actor Critic.

    REINFORCE с алгоритмом базовой линии

    Идея базовой линии состоит в том, чтобы вычесть из G (t) величину b (s), называемую базовой линией, с целью уменьшения значительных изменений в результатах.
    При условии, что b (s) не зависит от действия a, можно показать, что уравнение J ( 𝜽) все еще верно.

    Итак, теперь вопрос, как выбрать b (s)?

    Один из вариантов базовой линии - вычислить оценку значения состояния, û (St, w), где w - вектор параметров, полученный некоторыми методами, такими как Монте-Карло.
    Итак, b (s) = û (St, w)

    Алгоритм REINFORCE с базовой линией становится

    Actor Critic Algorithm

    (Подробное объяснение можно найти в статье Введение в Actor Critic)
    Actor Critic алгоритм использует TD для того, чтобы функция вычисления значения используется в качестве критика.
    Критик - это государственная функция. Полезно оценивать, как идут дела после каждого действия, критик вычисляет новое состояние, чтобы определить, было ли улучшение или нет. Эта оценка является ошибкой TD:

    Затем δ (t) используется для настройки параметров 𝜽 и w .
    Короче говоря, 𝜽 и w настроены таким образом, чтобы исправить эту ошибку.

    из книги Саттона Барто: Введение в обучение с подкреплением.

    Сбалансированные, недостаточно армированные и чрезмерно армированные секции балок

    Железобетонные балки классифицируются как сбалансированные, недостаточно армированные и чрезмерно армированные в зависимости от процента армирования в них. Обсуждаются детали этих секций балки.

    Сбалансированные, недостаточно армированные и чрезмерно армированные секции балки

    Момент сопротивления железобетонных балок рассчитывается на основе следующих допущений:

    1. Плоские секции остаются плоскими при изгибе до точки разрушения.Это означает, что деформации пропорциональны расстоянию от нервной оси.

    2. Предполагается, что конечное предельное состояние разрушения при изгибе достигнуто, когда напряжение в бетоне при экстремальном изгибе волокна при сжатии достигает 0,0035.

    Рис. Диаграмма деформации сечения балки; (а) Разрез, (б) Диаграмма деформации

    3. Распределение напряжений по поверхности сжатия будет соответствовать диаграмме «напряжение-деформация» для бетона при сжатии.

    4. Прочностью бетона при растяжении пренебрегают, так как предполагается, что сечение имеет трещины до нейтральной оси.

    5. Напряжение в стали будет соответствовать соответствующей деформации в стали.

    Как указано в допущении 2 выше, предполагается, что железобетонная секция при изгибе разрушается, когда деформация сжатия в бетоне достигает деформации разрушения при сжатии изгиба, равной 0,0035.

    Секция сбалансированной балки

    Секции железобетонной балки, в которых растянутая сталь одновременно достигает деформации текучести, когда бетон достигает деформации разрушения при изгибе, называются сбалансированными секциями.

    Секция усиленной балки

    Секции железобетонной балки, в которых сталь достигает предела текучести при нагрузках ниже, чем нагрузка, при которой бетон достигает деформации разрушения, называются недоармированными секциями.

    Каждая отдельно усиленная балка должна быть спроектирована как недостаточно усиленная секция, потому что эта секция дает достаточно предупреждений перед выходом из строя.

    Податливость стали в недостаточно армированной секции балки не означает, что конструкция разрушилась, так как при податливости стали произойдет чрезмерный прогиб и растрескивание балки до разрушения, что дает людям достаточно времени для выхода, прежде чем произойдет разрушение секции.

    Разрушение в секции недоармированной балки происходит из-за того, что бетон достигает предельной деформации разрушения 0,0035 до того, как сталь достигает деформации разрушения, которая намного выше 0,20–0,25.

    Сверхармированные секции балки

    Секции железобетонной балки, в которых деформация разрушения бетона достигается раньше, чем предел текучести стали, называются сверхармированными секциями балки.

    Если проектируется переармированная балка и загружается на полную мощность, то сталь в зоне растяжения не будет сильно деформироваться, пока бетон не достигнет своей предельной деформации 0.0035. Это из-за небольшой податливости стали не происходит прогиба и растрескивания балки, и это не дает достаточного предупреждения до выхода из строя.

    Поломки излишне усиленных секций случаются внезапно. Этот тип конструкции не рекомендуется на практике проектирования балок.

    Подробнее:

    Что такое пробивные ножницы? Пробивные ножницы в перекрытиях и фундаментах

    Методы повышения пластичности RCC-балок с помощью армированных волокном полимерных стержней

    Максимальный прогиб железобетонных балок и плит согласно ACI 318

    Как контролировать прогиб железобетонных балок и перекрытий?

    .

    применений обучения с подкреплением в реальном мире | автор: garychl

    II. Приложения

    Эта часть написана для обычных читателей. В то же время он будет более ценным для читателей, знакомых с RL.

    Управление ресурсами в компьютерных кластерах

    Разработка алгоритмов распределения ограниченных ресурсов для различных задач является сложной задачей и требует эвристики, созданной человеком. В документе «Управление ресурсами с глубоким обучением с подкреплением» [2] показано, как использовать RL для автоматического обучения распределению и планированию ресурсов компьютера для ожидающих заданий с целью минимизировать среднее замедление выполнения задания.

    Пространство состояний было сформулировано как текущее распределение ресурсов и профиль ресурсов заданий. Для области действия они использовали уловку, позволяющую агенту выбирать более одного действия на каждом временном шаге. Вознаграждение представляло собой сумму (-1 / продолжительность работы) по всем заданиям в системе. Затем они объединили алгоритм REINFORCE и базовое значение, чтобы вычислить градиенты политики и найти лучшие параметры политики, которые дают распределение вероятностей действий для минимизации цели.Щелкните здесь, чтобы просмотреть код на Github.

    Управление светофорами

    В статье «Многоагентная система на основе обучения с подкреплением для управления сигналами сетевого трафика» [3] исследователи попытались разработать контроллер светофора для решения проблемы перегрузки. Однако, протестированные только в смоделированной среде, их методы показали лучшие результаты, чем традиционные методы, и пролили свет на потенциальное использование многоагентного RL при проектировании системы трафика.

    Транспортная сеть с пятью перекрестками.Источник.

    Пять агентов были включены в транспортную сеть с пятью перекрестками, с агентом RL на центральном перекрестке для управления сигнализацией трафика. Состояние было определено как восьмимерный вектор, каждый элемент которого представляет относительный транспортный поток на каждой полосе движения. Агенту было доступно восемь вариантов выбора, каждый из которых представлял комбинацию фаз, а функция вознаграждения была определена как уменьшение задержки по сравнению с предыдущим временным шагом. Авторы использовали DQN, чтобы узнать значение Q пар {состояние, действие}.

    Робототехника

    Существует огромная работа по применению RL в робототехнике. Читателям предлагается обратиться к [10] для обзора RL в робототехнике. В частности, [11] обучил робота изучать правила сопоставления необработанных видеоизображений с действиями робота. Изображения RGB подавались на CNN, а выходными данными были крутящий момент двигателя. Компонент RL представлял собой управляемый поиск политик для генерации обучающих данных, полученных из его собственного распределения состояний.

    Демо статьи.

    Конфигурация веб-системы

    В веб-системе имеется более 100 настраиваемых параметров, и процесс настройки параметров требует наличия опытного оператора и многочисленных проверок на наличие ошибок.В статье «Подход с подкреплением к автоконфигурации онлайн-веб-системы» [5] показана первая попытка автономной реконфигурации параметров в многоуровневых веб-системах в динамических средах на основе виртуальных машин.

    Процесс реконфигурации можно сформулировать как конечный MDP. Пространство состояний представляло собой конфигурацию системы, пространство действий - {увеличение, уменьшение, сохранение} для каждого параметра, а вознаграждение определялось как разница между заданным целевым временем отклика и измеренным временем отклика.Авторы использовали безмодельный алгоритм Q-обучения для выполнения задачи.

    Хотя авторы использовали некоторые другие методы, такие как инициализация политики, чтобы исправить большое пространство состояний и вычислительную сложность проблемы вместо потенциальных комбинаций RL и нейронной сети, считается, что новаторская работа проложила путь для будущих исследований в эта зона.

    Химия

    RL также может применяться для оптимизации химических реакций. [4] показали, что их модель превосходит современные алгоритмы, и обобщены на разные базовые механизмы в статье «Оптимизация химических реакций с помощью глубокого обучения с подкреплением».

    В сочетании с LSTM для моделирования функции политики, агент RL оптимизировал химическую реакцию с помощью марковского процесса принятия решений (MDP), характеризуемого {S, A, P, R}, где S - набор экспериментальных условий (например, температура, pH и т. д.), A - набор всех возможных действий, которые могут изменить условия эксперимента, P - вероятность перехода от текущего условия эксперимента к следующему условию, а R - награда, которая является функцией состояния.

    Приложение отлично подходит для демонстрации того, как RL может сократить трудоемкую работу, выполняемую методом проб и ошибок, в относительно стабильной среде.

    Персонализированные рекомендации

    Предыдущая работа над новостными рекомендациями столкнулась с рядом проблем, включая быстро меняющуюся динамику новостей, пользователям быстро надоедает, а показатель CTR не может отражать уровень удержания пользователей. Guanjie et al. применили RL в системе рекомендаций новостей в документе, озаглавленном «DRN: Структура глубокого обучения с подкреплением для рекомендаций новостей» для борьбы с проблемами [1].

    На практике они создали четыре категории функций, а именно: A) функции пользователя и B) функции контекста как характеристики состояния среды и C) функции новостей пользователя и D) функции новостей как функции действий.Четыре характеристики были введены в Deep Q-Network (DQN) для расчета Q-значения. Список новостей был выбран для рекомендации на основе Q-значения, и нажатие пользователя на новости было частью вознаграждения, полученного агентом RL.

    Авторы также использовали другие методы для решения других сложных задач, включая воспроизведение памяти, модели выживания, Dueling Bandit Gradient Descent и так далее. Пожалуйста, обратитесь к бумаге для получения подробной информации.

    Торги и реклама

    Исследователи из Alibaba Group опубликовали статью «Назначение ставок в реальном времени с многоагентным подкрепляющим обучением в медийной рекламе» [6] и заявили, что их распределенное кластерное решение для мультиагентных торгов (DCMAB) достигло многообещающие результаты, и поэтому они планируют провести живое тестирование на платформе Taobao.

    Подробности реализации оставлены на усмотрение пользователей. Вообще говоря, рекламная платформа Taobao - это место, где продавцы могут делать ставки, чтобы показывать рекламу покупателям. Это может быть проблема с несколькими агентами, потому что продавцы делают ставки друг против друга, и их действия взаимосвязаны. В документе продавцы и клиенты были сгруппированы в разные группы, чтобы уменьшить вычислительную сложность. Пространство состояний агентов показало статус затрат-доходов агентов, пространство действий было предложением (непрерывным), а вознаграждение было доходом, вызванным кластером клиентов.

    Алгоритм DCMAB. Источник: https://arxiv.org/pdf/1802.09756.pdf

    В статье также изучались другие вопросы, в том числе влияние различных настроек вознаграждения (корыстные или согласованные) на доходы агентов.

    Games

    RL так хорошо известен в наши дни, потому что это основной алгоритм, используемый для решения различных игр и иногда для достижения сверхчеловеческой производительности.

    RL против линейной модели против человека. Щелкните здесь, чтобы найти источник.

    Самыми известными должны быть AlphaGo [12] и AlphaGo Zero [13].AlphaGo, обученная бесчисленным человеческим играм, уже достигла сверхчеловеческих качеств, используя сеть ценностей и поиск по дереву Монте-Карло (MCTS) в своей политической сети. Тем не менее, позже исследователи подумали и попробовали более чистый подход RL - обучить его с нуля. Исследователи позволили новому агенту AlphaGo Zero поиграть с самим собой и наконец победить AlphaGo 100–0.

    Deep Learning

    В последнее время можно увидеть все больше и больше попыток объединить RL и другую архитектуру глубокого обучения, и они показали впечатляющие результаты.

    Одна из самых влиятельных работ в RL - новаторская работа Deepmind по объединению CNN с RL [7]. Поступая таким образом, агент получает возможность «видеть» окружающую среду через сенсорную систему больших измерений, а затем учиться взаимодействовать с ней.

    RL и RNN - еще одна комбинация, которую люди использовали для опробования новой идеи. RNN - это тип нейронной сети, у которой есть «воспоминания». В сочетании с RL, RNN дает агентам возможность запоминать вещи. Например, [8] объединил LSTM с RL для создания Deep Recurrent Q-Network (DRQN) для игр Atari 2600.[4] также использовали RNN и RL для решения задачи оптимизации химических реакций.

    Deepmind показал [9], как использовать генеративные модели и RL для создания программ. В модели агент, обученный враждебно, использовал сигнал в качестве вознаграждения для улучшения действий, вместо распространения градиентов во входное пространство, как при обучении GAN.

    Ввод и созданный результат. См. Источник. .

    ч. Глава 9 Карточки Б.Ф. Скиннера

    Срок
    Определение
    Скиннер не придерживался обычных _________ теорий
    Срок
    Определение
    Скиннер верил в психологический подход под названием ____________.
    Срок
    Определение
    ____________ Верить в такие вещи, как сознание, бессознательное состояние, беспокойство и даже представление о себе.
    Срок
    Определение
    Скиннер отверг термин __________, поскольку он предполагает внутреннюю причинность поведения
    Срок
    Определение

    Скиннер считал, что все _______ занимают много времени и расточительны

    Срок
    Определение
    было предложено Уотсоном, согласно которому только непосредственно наблюдаемые события, такие как стимулы и реакции, должны составлять предмет психологии. Ссылки на все внутренние события можно и следует избегать.
    Срок
    Определение
    Скиннер защищал психологию, которая концентрируется только на взаимосвязи между событиями окружающей среды и явным поведением. По этой причине подход Скиннера был классифицирован как ___________.
    Срок
    Определение
    Подход Скиннера к исследованиям, который пытался связать измеримые события окружающей среды с измеримым поведением и полностью обойти когнитивные и физиологические процессы
    Срок
    Определение
    _________ сводится к тому, что люди делают при определенных обстоятельствах.
    Срок
    условный раздражитель (КС)
    Определение
    Стимул, который в начале тренировки не вызывает предсказуемой реакции организма.
    Срок
    безусловный стимул (США)
    Определение
    стимул, который вызывает автоматический, естественный и предсказуемый ответ организма.
    Срок
    безусловный ответ (UR)
    Определение
    естественная и автоматическая реакция, вызванная безусловным стимулом.
    Срок
    Определение
    Ответ, подобный n-условному ответу, который вызывается ранее нейтральным стимулом.
    Срок
    Определение
    типа обусловленности изучалось Иваном Павловым и использовалось Ватсоном в качестве модели для своей версии бихевиоризма.
    Срок
    Определение
    Скиннер назвал поведение, вызываемое известным стимулом, ___________.
    Срок
    Определение
    Это то, что Скиннер называл павловской или классической обусловленностью. Он сделал это, чтобы подчеркнуть важность стимула.
    Срок
    Определение
    в отличие от Паволва и Ватсона Скиннер подчеркивал поведение, которое _______ связано с любым известным ______.
    Срок
    Определение
    поведение, которое не может быть связано с каким-либо известным стимулом и, следовательно, скорее испускается, чем вызывается.
    Срок
    Определение
    Условие оперантного поведения Скиннер использовал это слово, чтобы подчеркнуть важность реакции.
    Срок
    Определение
    Если за появлением операнта следует предъявление подкрепляющего стимула, сила ______________.
    Срок
    Определение
    если за ответом следует ______, то ответ будет ____________.
    Срок
    Определение
    Для изменения поведения необходимы два элемента, эти два элемента являются ??
    Срок
    Определение
    Согласно Скиннеру, личность - это не что иное, как последовательные модели поведения, которые были укреплены посредством _________.
    Срок
    Определение
    та часть оперантного кондиционирования, в которой оперантный ответ сопровождается подкреплением, тем самым увеличивая скорость, с которой возникает ответ.
    Срок
    Определение
    Частота, с которой возникает оперантный ответ до введения подкрепления, называется ________ этой реакции.
    Срок
    Определение
    оперантное кондиционирование измеряется этим
    .

    Смотрите также

  • ООО ЛАНДЕФ © 2009 – 2020
    105187, Москва, ул. Вольная д. 39, 4 этаж.
    Карта сайта, XML.