Machine learning 机器学习算法建议
我想在ML中试验一些新东西。 我用了很多遗传算法来解决复杂的问题，但现在我想尝试一些新的东西 我的问题很简单： 我有3/4个不同大小的对象和一个放置对象的地块。 目标是估计正确的地块内容 现在，我使用一个表解决了这个问题，其中存储了所有以前的数据（知识），并返回与输入数据更接近的结果。 从形式上讲，它是有效的，并从过去学习，但它是ML吗 我希望软件了解如何将对象存储在包裹中 我需要什么算法 我已经用遗传算法解决了这个问题Machine learning 机器学习算法建议,machine-learning,Machine Learning,我想在ML中试验一些新东西。 我用了很多遗传算法来解决复杂的问题，但现在我想尝试一些新的东西 我的问题很简单： 我有3/4个不同大小的对象和一个放置对象的地块。 目标是估计正确的地块内容 现在，我使用一个表解决了这个问题，其中存储了所有以前的数据（知识），并返回与输入数据更接近的结果。 从形式上讲，它是有效的，并从过去学习，但它是ML吗 我希望软件了解如何将对象存储在包裹中 我需要什么算法 我已经用遗传算法解决了这个问题 致以最诚挚的问候我敢打赌强化学习（RL）是您想要的。它不会像GA那样直接开
致以最诚挚的问候我敢打赌强化学习（RL）是您想要的。它不会像GA那样直接开始。您可能需要创建自己的环境 您的操作可能是从地块中放置/移除对象。 如果猜测正确，可以定义奖励（+值），如果猜测错误，可以定义负奖励。这样就可以对算法进行多次训练 我想你可以通过Q学习轻松解决这个问题。考虑到问题的简单性，您宁愿选择Q表方法，而不是DQN（深度Q网络） RL最适合用于优化任务，这个问题非常适合刚开始使用。我也用GA和RL解决了优化任务，但当然你会觉得RL有点“智能” 本文通过一个工作示例对RL进行了清晰的概述 openAI是一个使RL程序员的生活变得简单的库 您可以创建自定义环境，如。并定义如何分配奖励以及如何找到下一个状态等