Классификация арматуры таблица по классам: Арматура

Содержание

Виды арматуры ▷ классификация, назначение, применение

Виды и классы арматуры

Конструкция из бетона в обязательном порядке содержит армирующий каркас. Для формирования железобетонных конструкций, придания им прочности и компенсации напряжения используют арматурную сталь.

Арматура – стальные пруты, которые компенсируют растягивающие напряжения в бетонной конструкции и создают в них прочный армирующий каркас.

Строительная арматура производится в значительном количестве различных вариантов. Разные виды арматуры предназначены для определенных строительных задач. Исчерпывающая информация в статье о классификации и назначении этой продукции поможет правильно ее выбрать для работ на стройке.

Общая классификация арматуры
Классы арматуры по маркам и видам
Арматура по назначению
Арматура по применению
Арматура по прочности
Арматура по ориентации в конструкции
Арматура по типу профиля
Арматура по способу изготовления
Дополнительная маркировка

Общая классификация арматуры

Сфера строительных материалов включает большое разнообразие материалов. Для унификации работы с ними введены специальные классификации.

Класс арматурной стали – маркировка, которая содержит информацию о прочностных характеристиках и допустимых вариантах использования материалов. Маркировка производится по государственному стандарту с применением комбинации букв и цифр.

Выделяют 3 основных класса арматуры:

А – стержневая для основного каркаса;
Вр – проволочная для фиксации основных элементов между собой;
К – канатная, применяется в промышленных условиях для изготовления железобетонных конструкций

Далее за буквенным обозначением следует цифра:

1-6 по ранее применявшейся советской системе;
240-1000 по современной маркировке.

Чем выше цифра, тем прочнее арматурное изделие.

Таблица арматурных классов

Важное замечание! Допустимые сопротивления, измеряемые в мегапаскалях (единица измерения применения силы на квадратный сантиметр), относятся к механическим свойствам материалов. Для арматуры рассчитываются допустимые нагрузки при текучести и прочности. Максимальный предел вносится в информацию об изделии.

Классы арматуры по маркам и видам

При расчете допустимых сопротивлений на арматуру имеет значение не только ее класс и диаметр профиля, но и марка стали для изготовления. На рынке представлены легированные и низколегированные арматурные металлы с различными пределами текучести. Приведем основные марки стали, которые применяются для арматурного проката, и их особенности:

Важно! Низколегированные стали, по сравнению с углеродистыми, имеют улучшенные свойства. Сплавы лучше противостоят коррозии и обладают более высокой механической устойчивостью.

Углеродистая сталь включает, в основном, железо и углерод. Это положительно сказывается на прочностных характеристиках стали, но также служит причиной хрупкости при изломе и трудностей при работе со сваркой.

Легированная сталь включает добавки из хрома, марганца и других химических элементов. В зависимости от их пропорций улучшаются основные характеристики металла: прочность, упругость, противостояние коррозии и т.д.

Виды арматуры по назначению

По назначению арматура в железобетонных конструкциях делится на:

Рабочую

Ее расположение следует вдоль пролета для компенсации растягивающего напряжения, которое возникает под собственным весом конструкции и от некоторых внешних нагрузок. Сечение и виды рабочей арматуры выбирают в согласии с расчетными показателями;

Распределительную

Необходима для распределения общей нагрузки между разными рабочими стержнями. Для этого рабочая арматура связывается между собой распределительной. Помимо распределения нагрузки этот вид армирования не допускает смещения стержней при заливке раствора. Соединение двух видов происходит путем сварки или проволочной скруткой. В результате связывания образуется каркас или сетка;

Монтажную

Используется для соединения рабочего и распределительного видов, удерживая их в точном расположении. Нередко при бетонировании монтажные элементы удаляются.

Виды арматуры по применению

Напрягаемая

Ее основная задача – скрепление бетонной конструкции от сильных растягивающих нагрузок. Поэтому она отличается повышенной прочностью и имеет необходимые допуски. Сфера применения: обустройство перекрытий при многоэтажном строительстве, возведение стен и колонн, строительство мостов и других конструкций с повышенными нагрузками. Напрягаемая арматура всегда является рабочей;

Ненапрягаемая

Применяется для пассивного армирования поперечного характера и укладывается в конструкцию без предварительного напряжения.

Классификация арматуры по прочности

Разделение арматуры по прочности связано с пределом текучести. Ранее применявшаяся классификация А1-А6 не отражала этого показателя в своем названии. Современные классы включают указание на прочностные характеристики в цифре, которая следует за маркировкой А.

Значения 240, 300, 400 и т.д. содержат данные о предельных прочностных характеристиках в Н/мм2. Указана предельная нагрузка, превышение которой приводит к деформации и разрушению конструкции.

Чем больше цифра в классе, тем прочнее стержень.

Изделия с маркировкой ниже 600 применяются при армировании сборных конструкций. Сооружения с большой напряженностью бетона требуют использования арматуры более высоких классов.

Краткая сводная информация по прочности и сфере применения каждого класса:

А240 – с гладкой поверхностью и наименьшим пределом прочности. Не допускается ее использование в качестве рабочей. Применяется как вспомогательный элемент для сдерживания основных стержней. Обладает хорошей устойчивостью к морозам, подлежит сварке;
А300 – допускается для рабочего армирования в частном малоэтажном строительстве, имеет кольцевой профиль по поверхности;
А400, А500 – наиболее распространены при армировании напряженных конструкций в частном и высотном строительстве;

А600 – используется для конструкций с предварительным напряжением. Основная сфера применения – многоэтажное строительство, промышленное производство;
А800, А1000 – наиболее прочные из всех типов. Применяются в высотных и многопролетных конструкциях (небоскребы, мосты, тоннели и т.д.).

Типы арматуры по ориентации в конструкции

Продольная

Необходима для принятия на себя растяжения и сжатия бетона по длине конструкции. Ее укладывают вдоль формы, которая затем заполняется бетонным раствором.

Поперечная

Укладывается с соблюдением перпендикуляра к продольной арматуре. Ее основные задачи:

компенсация напряжения бетона по бокам конструкции;
фиксация продольных прутьев во время заливки бетона;
распределение напряжения на продольные стержни.

Виды арматуры по типу профиля

Профиль или внешний вид может быть:

гладким с ровной поверхностью по всей длине стержня;
рифленым с разнообразными ребрами или насечками.

Выступы на поверхности увеличивают сцепление с бетонным раствором, что работает на упрочнение всего сооружения.

Выделяют три основных вида ребер:

1)   кольцевой по ГОСТу, его используют подавляющее число отечественных производителей;
2)   серповидный широко применяется в Европе, встречается у российских изготовителей;
3)   смешанный вариант стал внедряться недавно в классе А500 для повышенного сцепления арматуры с бетоном и повышения общей жесткости конструкции.

Полезно! На армирующем стержне можно найти бугорки, которые идут через определенное количество выступов на поверхности. По числу выступов можно быстро определить класс арматуры. А500 будет иметь по 5 насечек между отметками-бугорками.

Типы арматуры по способу изготовления

Строительные армирующие стержни производятся двумя основными способами.

Горячекатаная арматура

Стрежневой прокат данного вида производят из стальных блюмов прямоугольного сечения. Заготовку нагревают до пластичного состояния металла, прогоняют через прокат для получения необходимого сечения и остужают.

Горячекатаная арматура имеет более высокие прочностные характеристики и применяется в тех элементах конструкции, которые подвергаются наибольшему растяжению.

Изготавливается по ГОСТ 5781-82 .

Холоднодеформированная арматура

Необходимое сечение и форма стержня достигается без нагрева металла, а путем его механической обработки. Визуально арматура этого вида имеет характерный блеск на поверхности металла.

Этот вид легко поддается сварочным работам и достаточно устойчив к коррозии. В зависимости от сечения его можно использовать для армирования железобетона. Но привлекательный внешний вид делает основной сферой применения изготовление изделий, где арматура остается «на виду» (беседки, навесы и другие малые архитектурные формы).

Дополнительная маркировка арматурных прутьев

Для облегчения выбора армирующих элементов приведем еще ряд дополнительных маркировок, которые применяются производителями:

«С»: подлежит сварке;

«Н»: повышенная пластичность;

«Т»: термически уплотненное изделие по ГОСТ 10884-94;

«К»: обработанная антикоррозийными составами;

«У»: предназначенная для цикличных нагрузок.

Дополнительные обозначения ставятся после указания предела текучести.

Пример: А300С – это арматура, полученная горячекатаным методом, с пределом текучести 300 МПа и предназначенная для сварочных работ.

Основное о маркировке арматуры

Основная информация о металлопрокате и арматуре содержится буквенно-числовом обозначении класса, которое показывает:

марку арматуры;
ее общее назначение;
прочностные показатели.

Дополнительные обозначения указывают на возможность проведения сварки, обработку изделий термическим способом, антикоррозийными составами и другие нюансы.

При выборе изделий для армирования бетона необходимо учитывать их ориентацию в конструкции, тип профиля и вид стали, использованный при изготовлении арматуры.

Правильно подобранные элементы работают на повышение прочности бетонных конструкций, удерживают их от разрушений и повышают эксплуатационные характеристики всего сооружения.

Где получить подробную консультацию по видам и типам арматуры

Металлобаза «СтальСервис» реализует черный металлопрокат в Новокузнецке и на территории юга Кузбасса. В ассортименте компании представлена арматура из стали и стальных сплавов по ГОСТам, предназначенная для различных работ, включая армирование железобетонных конструкций. Поставщики компании – ведущие металлургические заводы России.

Опытные консультанты помогут выбрать подходящий вид и диаметр арматуры под конкретные задачи клиента и оформят заказ. Металлобаза предоставляет услуги бесплатной доставки приобретенной продукции на автомашинах грузоподъемностью 3 и 5 т с возможностью использования автокрана для погрузки/выгрузки металлопроката. Услуга доступна для городов Новокузнецк, Мыски, Междуреченск, Кемерово, Прокопьевск и других населенных пунктов на юге Кузбасса.

Для удобства клиентов мы также предлагаем дополнительные услуги по гибке и резке металлов.

Для заказа или получения бесплатной консультации по классификации и применению строительной арматуры звоните +7 (983) 227 8888. Мы с радостью поможем в любых ваших вопросах!

Купить арматуру в Новокузнецке по выгодной цене | СтальСервис

Узнайте стоимость арматуры в Новокузнецке оптом и в розницу в компании СтальСервис. Цены за метр и за тонну. Бесплатная доставка до клиента. Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Стоимость арматуры 18 мм в Новокузнецке

Купите арматуру диаметром 18 мм по оптовой цене за метр или тонну в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры 20 мм за метр или тонну в Новокузнецке

Купите арматуру диаметром 20 мм по оптовой цене в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры А500С и А500СП в Новокузнецке

Купите арматуру марки А500С и А500 СП оптом по выгодной стоимости в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры А400 за тонну в Новокузнецке

Купить арматуру марки А400 оптом или в розницу по выгодной стоимости в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматуры А3 за тонну в Новокузнецке

Купить арматуру класса А3 по оптовой или розничной цене в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Купить арматуру А1 по оптовой цене за тонну в Новокузнецке

Узнайте цену арматуры класса А1 для опта или розницы в компании СтальСервис. Доставка бесплатно. ☎ Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Цена арматурной сетки в Новокузнецке| СтальСервис

Купите арматурную сварную сетку в компании СтальСервис. Доставка во все города региона — Прокопьевск, Мыски, Междуреченск, Белово, Осинники, Калтан, Киселёвск. Звоните и заказывайте по телефону +7 (983) 227 8888

Виды арматуры ▷ классификация, назначение, применение

Виды и классы арматуры

Общая классификация арматуры

Выделяют 3 основных класса арматуры:

А – стержневая для основного каркаса;
Вр – проволочная для фиксации основных элементов между собой;
К – канатная, применяется в промышленных условиях для изготовления железобетонных конструкций

Далее за буквенным обозначением следует цифра:

1-6 по ранее применявшейся советской системе;
240-1000 по современной маркировке.

Чем выше цифра, тем прочнее арматурное изделие.

Таблица арматурных классов

Классы арматуры по маркам и видам

Виды арматуры по назначению

По назначению арматура в железобетонных конструкциях делится на:

Рабочую

Распределительную

Монтажную

Виды арматуры по применению

Напрягаемая

Ненапрягаемая

Классификация арматуры по прочности

Чем больше цифра в классе, тем прочнее стержень.

Краткая сводная информация по прочности и сфере применения каждого класса:

А240 – с гладкой поверхностью и наименьшим пределом прочности. Не допускается ее использование в качестве рабочей. Применяется как вспомогательный элемент для сдерживания основных стержней. Обладает хорошей устойчивостью к морозам, подлежит сварке;
А300 – допускается для рабочего армирования в частном малоэтажном строительстве, имеет кольцевой профиль по поверхности;
А400, А500 – наиболее распространены при армировании напряженных конструкций в частном и высотном строительстве;

А600 – используется для конструкций с предварительным напряжением. Основная сфера применения – многоэтажное строительство, промышленное производство;
А800, А1000 – наиболее прочные из всех типов. Применяются в высотных и многопролетных конструкциях (небоскребы, мосты, тоннели и т.д.).

Типы арматуры по ориентации в конструкции

Продольная

Поперечная

Укладывается с соблюдением перпендикуляра к продольной арматуре. Ее основные задачи:

компенсация напряжения бетона по бокам конструкции;
фиксация продольных прутьев во время заливки бетона;
распределение напряжения на продольные стержни.

Виды арматуры по типу профиля

Профиль или внешний вид может быть:

гладким с ровной поверхностью по всей длине стержня;
рифленым с разнообразными ребрами или насечками.

Выделяют три основных вида ребер:

Типы арматуры по способу изготовления

Строительные армирующие стержни производятся двумя основными способами.

Горячекатаная арматура

Изготавливается по ГОСТ 5781-82 .

Холоднодеформированная арматура

Дополнительная маркировка арматурных прутьев

«С»: подлежит сварке;

«Н»: повышенная пластичность;

«Т»: термически уплотненное изделие по ГОСТ 10884-94;

«К»: обработанная антикоррозийными составами;

«У»: предназначенная для цикличных нагрузок.

Дополнительные обозначения ставятся после указания предела текучести.

Основное о маркировке арматуры

марку арматуры;
ее общее назначение;
прочностные показатели.

Где получить подробную консультацию по видам и типам арматуры

Для удобства клиентов мы также предлагаем дополнительные услуги по гибке и резке металлов.

Купить арматуру в Новокузнецке по выгодной цене | СтальСервис

Стоимость арматуры 18 мм в Новокузнецке

Цена арматуры 20 мм за метр или тонну в Новокузнецке

Цена арматуры А500С и А500СП в Новокузнецке

Цена арматуры А400 за тонну в Новокузнецке

Цена арматуры А3 за тонну в Новокузнецке

Купить арматуру А1 по оптовой цене за тонну в Новокузнецке

Цена арматурной сетки в Новокузнецке| СтальСервис

Алгоритмы обучения с подкреплением — интуитивно понятный обзор | by SmartLab AI

Автор: Роберт Мони

В этой статье делается попытка не исчерпывающим образом выделить основной тип алгоритмов, используемых для обучения с подкреплением (RL). Цель состоит в том, чтобы предоставить обзор существующих методов RL на интуитивном уровне, избегая глубокого погружения в модели или математику, стоящую за ними.

Когда дело доходит до объяснения машинного обучения тем, кто не связан с этой областью, обучение с подкреплением, вероятно, является самой простой частью этой задачи. RL это все равно, что учить собаку (или кошку, если вы живете сложной жизнью) выполнять трюки: вы даете лакомства в качестве награды, если ваш питомец выполняет трюк, который вы хотите, в противном случае вы наказываете его, не угощая его, или предоставление лимонов. Собаки действительно ненавидят лимоны.

Это только для обложки[Источник]

Помимо разногласий, RL является более сложным и трудным для реализации методом, но в основном он связан с обучением через взаимодействие и обратную связь, или, другими словами, обучением решению задачи путем проб и ошибок. ошибка, или иными-другими словами действие в среде и получение за это вознаграждения. По сути, строится агент (или несколько), способный воспринимать и интерпретировать среду, в которую он помещен, более того, он может совершать действия и взаимодействовать с ней.

Для начала давайте разберемся с терминологией, используемой в области RL.

Взаимодействие агента со средой [Источник]

Агент — обучающийся и принимающий решения.
Среда — где агент учится и решает, какие действия выполнять.
Действие — набор действий, которые может выполнять агент.
Состояние — состояние агента в среде.
Вознаграждение — за каждое выбранное агентом действие среда предоставляет вознаграждение. Обычно скалярное значение.
Политика — функция принятия решений (стратегия управления) агента, представляющая собой отображение ситуаций в действия.
Функция значения — преобразование состояний в действительные числа, где значение состояния представляет собой долгосрочное вознаграждение, достигаемое, начиная с этого состояния и выполняя определенную политику.
Аппроксиматор функций — относится к проблеме индуцирования функции из обучающих примеров. Стандартные аппроксиматоры включают деревья решений, нейронные сети и методы ближайших соседей
Марковский процесс принятия решений (MDP) — Вероятностная модель последовательной задачи принятия решений, в которой состояния могут быть восприняты точно, а текущее состояние и выбранное действие определяют распределение вероятностей будущих состояний. По сути, результат применения действия к состоянию зависит только от текущего действия и состояния (а не от предшествующих действий или состояний).
Динамическое программирование (ДП) — класс методов решения задач последовательного решения с композиционной структурой затрат. Ричард Беллман был одним из основных основоположников этого подхода.
Методы Монте-Карло — Класс методов изучения функций ценности, которые оценивают ценность состояния, выполняя множество испытаний, начиная с этого состояния, а затем усредняют общее вознаграждение, полученное в этих испытаниях.
Алгоритмы временной разности (TD) — Класс методов обучения, основанный на идее сравнения последовательных во времени предсказаний. Возможно, это самая фундаментальная идея во всем обучении с подкреплением.
Модель — Представление агента об окружающей среде, которое отображает пары состояние-действие в распределения вероятностей по состояниям. Обратите внимание, что не каждый агент обучения с подкреплением использует модель своей среды

OpenAI — некоммерческая исследовательская компания в области искусственного интеллекта, миссия которой — создание и распространение безопасного искусственного общего интеллекта (AGI) — запустила программу для «раскрутки» глубокого RL . На веб-сайте представлено всестороннее введение в основные алгоритмы RL. Этот блог будет в основном следовать этому обзору с дополнительными пояснениями.

Таксономия обучения с подкреплением, как определено OpenAI [Источник]

RL на основе моделей использует опыт для построения внутренней модели переходов и немедленных результатов в среде. Затем путем поиска или планирования в этой модели мира выбираются соответствующие действия.
…
RL без моделей, с другой стороны, использует опыт для непосредственного изучения одной или обеих из двух более простых величин (значений состояния/действия или политик), которые могут обеспечить такое же оптимальное поведение, но без оценки или использования мира модель. При заданной политике состояние имеет значение, определяемое с точки зрения будущей полезности, которая, как ожидается, будет нарастать, начиная с этого состояния.
…
Методы без моделей статистически менее эффективны, чем методы на основе моделей, потому что информация из окружающей среды комбинируется с предыдущими и, возможно, ошибочными, оценками или убеждениями о значениях состояния, а не используется напрямую.
(Питер Даяна и Яэль Нив — Обучение с подкреплением: хорошее, плохое и злое, 2008 г.)

Ну, это должно было объяснить. Как правило: Обучение на основе модели пытается смоделировать среду, а затем выбрать оптимальную политику на основе изученной модели; В Без модели Обучение агента основано на опыте проб и ошибок для настройки оптимальной политики.

Два основных подхода к представлению агентов с обучением с подкреплением без использования моделей — это оптимизация политик и Q-обучение.

I.1. Методы оптимизации политики или итерации политики

В методах оптимизации политики агент непосредственно изучает функцию политики, которая отображает состояние в действие. Политика определяется без использования функции значения.

Важно отметить, что существует два типа политики: детерминированная и стохастическая. Детерминированная политика отображает состояние в действие без неопределенности. Это происходит, когда у вас есть детерминированная среда, такая как шахматный стол. Стохастическая политика выводит распределение вероятностей по действиям в заданном состоянии. Этот процесс называется частично наблюдаемым марковским процессом принятия решений (POMDP).

I.1.1. Градиент политики (PG)

В этом методе у нас есть политика π с параметром θ. Это π выводит распределение вероятностей действий.

Вероятность совершения действия в заданном состоянии s с параметрами тета. [Источник]

Затем мы должны найти наилучшие параметры (θ), чтобы максимизировать (оптимизировать) функцию оценки J(θ), учитывая коэффициент дисконтирования γ и вознаграждение r.

Функция оценки политики [Источник]

Основные этапы:

Измерение качества политики с помощью функции оценки политики.
Используйте градиентное восхождение политики, чтобы найти лучший параметр, улучшающий политику.

Отличное и подробное объяснение со всей математикой, включенной в градиент политики, можно найти в блоге Джонатана Хуи или во вводном блоге Томаса Симонини к PG с примерами в Tensorflow.

I.1.2. Асинхронный Преимущество Актер-Критик (A3C)

Этот метод был опубликован группой Google DeepMind и охватывает следующую ключевую концепцию, заложенную в его названии: Модельная форма этих агентов собрана в главном агенте. Причина этой идеи в том, что опыт каждого агента не зависит от опыта других. Таким образом, общий опыт, доступный для обучения, становится более разнообразным.

Преимущество: Аналогично PG, где правило обновления использовало дисконтированные доходы от набора событий, чтобы сообщить магниту, какие действия были «хорошими» или «плохими».

Актер-критик: сочетает в себе преимущества обоих подходов: метода итерации политики как PG и метода итерации ценности как Q-обучения (см. ниже). Сеть будет оценивать как функцию ценности В(с) (насколько хорошим должно быть определенное состояние), так и политику π(с).

Простое, но подробное объяснение кода, реализованного в Tensorflow, можно найти в блоге Артура Джулиани.

I.1.3. Оптимизация политики доверенного региона (TRPO)

Алгоритм политики, который можно использовать или среды с дискретными или непрерывными пространствами действий. TRPO обновляет политики, делая максимально возможный шаг для повышения производительности, соблюдая при этом специальное ограничение на то, насколько близкими могут быть новые и старые политики.

Подробное введение в TRPO представлено в этой и этой записи блога, а в большом репозитории представлены решения на основе Tensorflow и OpenAI Gym.

I.1.4. Proximal Policy Optimization (PPO)

Также алгоритм на основе политики, который, подобно TRPO, может выполняться в дискретных или непрерывных пространствах действий. PPO разделяет мотивацию с TRPO, отвечая на вопрос: как улучшить политику без риска падения производительности? Идея состоит в том, что PPO повышает стабильность обучения Актера, ограничивая обновление политики на каждом этапе обучения.

PPO стал популярным, когда OpenAI совершил прорыв в Deep RL, когда они выпустили алгоритм, обученный играть в Dota2, и они выиграли у некоторых из лучших игроков в мире. Смотрите описание на этой странице.

Для более подробного ознакомления с PPO посетите этот блог.

I.2. Q-обучение или методы итерации значения

Q-обучение изучает функцию действия-значения Q(s, a) : насколько хорошо выполнять действие в конкретном состоянии . В основном скалярное значение присваивается над действием a в данном состоянии s. Следующая диаграмма обеспечивает хорошее представление алгоритма.

Шаги Q-обучения [Источник]

I.2.1 Глубокая нейронная сеть Q (DQN)

DQN — это Q-обучение с нейронными сетями. Мотивация просто связана с большими средами пространства состояний, где определение Q-таблицы было бы очень сложной, сложной и трудоемкой задачей. Вместо Q-таблицы нейронные сети аппроксимируют Q-значения для каждого действия в зависимости от состояния.

Чтобы глубже погрузиться в DQN, посетите этот курс и тем временем поиграйте в Doom.

I.2.2 C51

C51 — допустимый алгоритм, предложенный Bellemare et al. для выполнения итеративной аппроксимации распределения значений Z с использованием уравнения распределенного Беллмана . Число 51 представляет использование 51 дискретного значения для параметризации распределения значений Z(s,a). См. исходную статью здесь, а для глубокого погружения следуйте этому ознакомительному руководству с реализацией в Keras.

I.2.3 Распределенное обучение с подкреплением с помощью квантильной регрессии (QR-DQN)

В QR-DQN для каждой пары состояние-действие вместо оценки одного значения используется распределение значений значений в обучении. Распределение значений, а не только среднее, может улучшить политику. Это означает, что квантили изучаются, какие пороговые значения связаны с определенными вероятностями в кумулятивной функции распределения. См. статью о методе здесь и простую реализацию с использованием Pytorch здесь.

I.2.4 Воспроизведение ретроспективного опыта (HER)

В методе воспроизведения ретроспективного опыта в основном DQN поставляется с состоянием и желаемым конечным состоянием, или, другими словами, целью. Это позволяет быстро узнать, когда награды редки. Другими словами, когда награды в большинстве случаев одинаковы, и только несколько редких наград действительно выделяются.

Для лучшего понимания, помимо статьи, ознакомьтесь с этим сообщением в блоге, fr кодирует этот репозиторий github

I.3 Гибрид

Как бы просто это ни звучало, эти методы сочетают в себе сильные стороны Q-обучения и градиентов политики, таким образом, функция политики, которая отображает состояние в действие, и функция действия-ценности, которая обеспечивает ценность для каждого действия. изучается.

Некоторые гибридные алгоритмы без моделей:

Глубокие детерминированные градиенты политики (DDPG): бумага и код,
Мягкий актер-критик (SAC): бумага и код.
Глубокие детерминированные градиенты двойной задержки (TD3) бумага и код

RL на основе моделей оказывает сильное влияние на теорию управления, и цель состоит в том, чтобы планировать с помощью функции управления f(s,a) для выбора оптимальных действий. Дело в том, что это поле RL, где законы физики предусмотрены создателем. Недостатком методов, основанных на моделях, является то, что хотя они имеют больше предположений и приближений к данной задаче, но могут быть ограничены только этими конкретными типами задач. Существует два основных подхода: изучение модели или обучение на основе модели.

II.1. Изучите модель

Чтобы изучить модель, запускается базовая политика, такая как случайная или любая обученная политика, при этом наблюдается траектория. Модель подобрана с использованием выборочных данных. Ниже приведены шаги, описывающие процедуру:

Обучение с учителем используется для обучения модели для минимизации ошибки наименьших квадратов из выборочных данных для функции управления. Оптимальная траектория с использованием модели и функции стоимости используется на третьем этапе. Функция стоимости может измерять, насколько далеко мы находимся от целевого местоположения, и количество затраченных усилий. [источник]

Модели мира: один из моих любимых подходов, в котором агент может учиться на своих собственных «мечтах» благодаря переменным автокодировщикам, см. документ и код.
Агенты с расширенным воображением (I2A): учатся интерпретировать прогнозы из изученной модели среды для построения неявных планов произвольным образом, используя прогнозы в качестве дополнительного контекста в глубоких сетях политики. По сути, это гибридный метод обучения, потому что он сочетает в себе модельные и безмодельные методы. Бумага и реализация.
Model-Based Priors для обучения с подкреплением без моделей (MBMF): направлен на преодоление разрыва между обучением с подкреплением без использования моделей и обучением с подкреплением на основе моделей. См. бумагу и код.
Расширение значений на основе модели (MBVE): Авторы документа заявляют, что этот метод контролирует неопределенность в модели, позволяя воображению только фиксированную глубину. Обеспечивая более широкое использование изученных динамических моделей в алгоритме обучения с подкреплением без моделей, мы улучшаем оценку ценности, что, в свою очередь, снижает сложность выборки обучения.

II.2. Учитывая модель

, я бы сказал, что это была самая «ажиотажная» шумиха за последнее время, когда AlphaGo Zero победила лучшего игрока в го в мире. Вы можете найти все, что захотите, на веб-сайте Deep Mind.

Исходный пост можно найти на личной странице Роберта: https://medium.com/@robertmoni_66330/reinforcement-learning-algorithms-an-intuitive-overview-of-existing-algorithms-c20957a

Мультиклассовая классификация — «один против всех» и «один против одного» | от Эми Бэнд

Рисунок 1: Фото с сайта krishijagran.com

В основном существует три типа машинного обучения:

Контролируемое
Неконтролируемое
Подкрепление

Контролируемое машинное обучение подразделяется на регрессию и классификацию Мы используем метод регрессии для прогнозирования целевых значений непрерывных переменных, например для прогнозирования заработной платы сотрудника. Напротив, мы используем метод классификации для прогнозирования меток классов для заданных входных данных.

При классификации мы разрабатываем модель классификатора, затем обучаем ее, используя входные данные поезда, а затем классифицируем тестовые данные по нескольким меткам классов, присутствующим в наборе данных.

Что такое многоклассовая классификация?
Бинарная классификация и многоклассовая классификация
Один против всех
Один против одного
Выводы

Давайте разберемся с концепцией в деталях,

Рис. .com
Когда мы решаем задачу классификации, имеющую только две метки классов, нам становится легко фильтровать данные, применять любой алгоритм классификации, обучать модель с помощью отфильтрованных данных и прогнозировать результаты. Но когда у нас есть более двух экземпляров класса во входных данных поезда, может быть сложно анализировать данные, обучать модель и прогнозировать относительно точные результаты. Чтобы обрабатывать эти несколько экземпляров классов, мы используем мультиклассовую классификацию.
Мультиклассовая классификация — это метод классификации, который позволяет нам классифицировать тестовые данные по нескольким меткам классов, присутствующим в обученных данных, в качестве прогноза модели.
В основном существует два типа методов многоклассовой классификации:
Один против всех (один против всех)
Один против одного
Рисунок 3: Фото с сайта utkuufuk.com
Двоичная классификация
В наборе данных присутствуют только два экземпляра класса.
Требуется только одна модель классификатора.
Матрица путаницы легко получить и понять.
Пример: — Проверка электронной почты на спам или нет, прогнозирование пола на основе роста и веса.
Многоклассовая классификация
В наборе данных присутствует несколько меток классов.
Количество моделей классификатора зависит от метода классификации, к которому мы применяем.
One vs. All:- экземпляров N-класса затем N моделей бинарного классификатора
One vs.
Матрицу путаницы легко вывести, но сложно понять.
Пример:- Проверьте, является ли фрукт яблоком, бананом или апельсином.
В классификации «один против всех» для набора данных экземпляров N-класса мы должны сгенерировать модели N-бинарного классификатора. Количество меток классов, присутствующих в наборе данных, и количество сгенерированных двоичных классификаторов должны совпадать.
Рисунок 4: Фото с сайта cc.gatech.edu
Как показано на изображении выше, у нас есть три класса, например, тип 1 для зеленого, тип 2 для синего и тип 3 для красного.

Теперь, как я уже говорил вам ранее, мы должны сгенерировать такое же количество классификаторов, сколько меток классов присутствует в наборе данных, поэтому мы должны создать здесь три классификатора для трех соответствующих классов.
Классификатор 1:- [Зеленый] против [Красный, Синий]
Классификатор 2:- [Синий] против [Зеленый, Красный]
Классификатор 3:- [Красный] против [Синий, Зеленый ]
Теперь, чтобы обучить эти три классификатора, нам нужно создать три обучающих набора данных. Итак, давайте рассмотрим, что наш первичный набор данных выглядит следующим образом:
Рисунок 5: Первичный набор данных
Вы можете видеть, что в наборе данных есть три метки класса: Зеленый
, Синий, и Красный . Теперь нам нужно создать обучающий набор данных для каждого класса.
Здесь мы создали обучающие наборы данных, поставив +1 в столбце класса для этого значения функции, которое соответствует только этому конкретному классу. Для стоимости остальных функций мы ставим -1 в столбце класса.
Рисунок 6: Набор обучающих данных для Зеленый класс у нас есть значения признаков x1, x2, x3, и соответствующее значение класса равно G, что означает, что эти значения признаков принадлежат классу G. Таким образом, мы ставим значение +1 в столбце класса для соответствия зеленого типа. Затем мы применили то же самое для входных данных поезда x10, x11, x12.
Для остальных значений признаков, не соответствующих классу Грина, в столбце их класса ставится -1.
Надеюсь, вы поняли, что такое создание обучающих наборов данных.

Теперь, после создания обучающего набора данных для каждого классификатора, мы предоставляем его нашей модели классификатора и обучаем модель, применяя алгоритм.
Рисунок 8: Фото с сайта researchgate.net
После обучения модели, когда мы передаем входные тестовые данные в модель, эти данные рассматриваются как входные данные для всех сгенерированных классификаторов. Если есть вероятность того, что наши входные тестовые данные относятся к определенному классу, то классификатор, созданный для этого класса, дает положительный ответ в виде +1 , а все остальные модели классификаторов дают отрицательную реакцию в виде -1 . Точно так же модели бинарных классификаторов предсказывают вероятность соответствия соответствующим классам.
Анализируя оценки вероятности, мы прогнозируем результат как индекс класса, имеющий максимальную оценку вероятности.
Рисунок 9: Фото со SlidePlayer.
com
Давайте разберемся на одном примере, взяв значения трех тестовых функций как y1, y2 и y3 соответственно.
Мы передали тестовые данные в модели классификатора. Мы получили результат в виде положительного рейтинга, полученного из классификатора класса Green с оценкой вероятности ( 0,9) .
Снова Мы получили положительную оценку от класса Blue с оценкой вероятности (0,4) вместе с с a с отрицательной оценкой классификации от оставшегося классификатора Red .
Следовательно, основываясь на положительных ответах и решающей оценке вероятности, мы можем сказать, что наш тестовый ввод принадлежит Зеленый класс.
Посмотрите на приведенный ниже пример подбора мультиклассовой модели
логистической регрессии с использованием встроенной методики one vs. rest (OvR) .
#Импорт модели LogisticRegression() из scikit_learn
из sklearn.datasets import make_classification
из sklearn.linear_model import LogisticRegression#define dataset
n_classes=4, random_state=1)#определить модель классификации
Multiclass_model = LogisticRegression(multi_class='ovr')#подходящая модель
Multiclass_model.fit(X_train, y_train)#сделать окончательные прогнозы
y_pred = model.predict(X_train)
Рисунок 10: Фото с сайта ScienceDirect.com
In One-vs — Одна классификация, для набора данных N-класса экземпляров, мы должны сгенерировать N* (N-1)/2 моделей бинарного классификатора. Используя этот подход к классификации, мы разделили первичный набор данных на один набор данных для каждого класса, противоположного каждому другому классу.

В приведенном выше примере у нас есть задача классификации трех типов: Зеленый , Синий и Красный (N=3).
Мы делим эту задачу на N* (N-1)/2 = 3 задач бинарного классификатора:
Классификатор 1: Зеленый против Синего
Классификатор 2: Зеленый против Красного
Классификатор 3: Синий vs. Red
Каждый двоичный классификатор предсказывает одну метку класса. Когда мы вводим тестовые данные в классификатор, в результате получается модель с большинством подсчетов.
Поскольку у вас возникла идея работы с многоклассовой классификацией One vs. All , работать с большими наборами данных, содержащими множество экземпляров классов, сложно.

Поскольку мы генерируем такое количество моделей классификаторов и обучаем их этим моделям, мы создаем столько входных обучающих наборов данных из первичного набора данных.
В многоклассовой классификации One vs. One мы разделили первичный набор данных на один набор данных бинарной классификации для каждой пары классов.