Reinforcement Theory คือ
ในแง่ของความแตกต่างระหว่างบุคคล ความแตกต่างทางด้านอารมณ์มีแบบแผน การตอบสนองได้ไม่เท่ากัน จำเป็นต้องคำนึงถึงสภาพทางอารมณ์ผู้เรียนว่าเหมาะสมที่จะสอนเนื้อหาอะไร 2. การวางเงื่อนไข เป็นเรื่องที่เกี่ยวกับพฤติกรรมทางด้านอารมณ์ด้วย โดยปกติผู้สอนสามารถทำให้ผู้เรียนรู้สึกชอบหรือไม่ชอบเนื้อหาที่เรียนหรือสิ่งแวดล้อมในการเรียน 3. การลบพฤติกรรมที่วางเงื่อนไข ผู้เรียนที่ถูกวางเงื่อนไขให้กลัวผู้สอน เราอาจช่วยได้โดยป้องกันไม่ให้ผู้สอนทำโทษเขา 4. การสรุปความเหมือนและการแยกความแตกต่าง เช่น การอ่านและการสะกดคำ ผู้เรียนที่สามารถสะกดคำว่า "round" เขาก็ควรจะเรียนคำทุกคำที่ออกเสียง o-u-n-d ไปในขณะเดียวกันได้ เช่นคำว่า found, bound, sound, ground, แต่คำว่า wound (บาดแผล) นั้นไม่ควรเอาเข้ามารวมกับคำที่ออกเสียง o – u – n – d และควรฝึกให้รู้จักแยกคำนี้ออกจากกลุ่ม
- Theory
- ทฤษฎีการเรียนรู้พฤติกรรมนิยม – NSRU BLOG
- [Reinforcement Learning 101] ตะลุยคาสิโนด้วย RL: Muti-Armed Bandit (1)- Epsilon Greedy – AlgoAddict Blog
- Summary
Theory
ทฤษฎีการเรียนรู้พฤติกรรมนิยม – NSRU BLOG
3 ทำผลงานนำอย่างรวดเร็ว จากนั้นตามด้วย 0. 1 0. 05 และ 0. 01 ตามลำดับ ที่เป็นแบบนี้ก็เพราะ พวก epsilon น้อยๆจะมีโอกาสสุ่มไปเจอเครื่อง Slot Machine ดีๆน้อยกว่า แต่เมื่อเวลาผ่านไป ก็จะค่อยๆเรียนรู้ที่จะลงเงินในเครื่องที่ดีขึ้นตามลำดับ และเล่นเครื่องที่แย่น้อยลง ดังเห็นว่า 0. 1 จะสามาแซง 0. 3 ได้จากนั้นก็ 0. 05 แต่ในระยะยาว 0. 01 ก็จะทำให้ผลงานดีที่สุด นี่คือ Trade-off ที่เห็นได้ชัดของ Explore/Exploit Delima เราต้องเลือกระหว่างเอาเงินตอนนี้เลย กับเอาเงินทีหลังแต่ได้มากกว่า ถ้าเรามีเวลาไม่จำกัดเราคงเลือกแบบหลัง แต่ถ้าจำกัดเราก็ต้องหาจุดสมดุลเอาเอง ปัญหาอีกอย่างเมื่อเราเจอ Slot Machine ที่ทำเงินได้มากสุดแล้ว เรายังต้องเสียเวลา Epsilon ไปสุ่มเล่นอีกทั้งๆที่ไม่จำเป็น เป็นผลให้ในช่วงท้ายผู้ที่มี Epsilon น้อยสุดจึงทำผลงานได้ดีสุดนั่นเอง เล่น 100, 000 รอบพล๊อตแบบ Linear Scale จะเห็นว่า 0. 01 ชนะได้ในระยะยาว โค้ดในส่วนของการรันเพื่อเปรียบเทียบ Epsilon นี่คือวิธีที่ Naive ที่สุดแล้วครับ ในบทความต่อๆไป ผมจะพาพวกไปดูโมเดลที่น่าสนใจขึ้นเรื่อยๆนะครับ เช่น UCB1, Thompson Sampling etc. ก่อนที่เราจะไปต่อกันเรื่อง Markov Decision Process ซึ่งถือเป็นหัวใจหลักของ Reinforcement learning กันครับ แล้วมันเกี่ยวกับการลงทุนไหม ถ้าเป็น Epsilon Greddy, UCB1, Thompson Sampling อาจจะไม่เกี่ยวโดยตรงมากนักแต่ก็มีดังเช่น งานวิจัยที่ใช้การจัด Portfolio ด้วย Algorithm Reinforcement Learning หลายๆแบบ cr.
[Reinforcement Learning 101] ตะลุยคาสิโนด้วย RL: Muti-Armed Bandit (1)- Epsilon Greedy – AlgoAddict Blog
- งาน ux ui คือ
- Reinforcement theory คือ model
- Reinforcement theory คือ psychology
- Reinforcement theory คือ theory
Summary
กับ 2. โดยที่ ข้อมูลโดยส่วนใหญ่จะไม่มี ค่า Y มาให้ สำหรับ semi นั้นในบางตำราจะไม่นับปัญหาประเภทนี้เป็นอีกกลุ่มหนึ่ง Reinforcement learning: ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น How to Access Your Ubuntu Bash Files in Windows How to Install and Use the Linux Bash Shell on Windows 10 มารัน Ubuntu 16. 04 บน Windows 10 แบบ Native กันเถอะ OpenAI Gym Beta OpenAI Gym: Documentation
พฤติกรรมเป็นสิ่งที่สามารถควบคุมให้เกิดขึ้นได้ โดยการควบคุมสิ่งเร้าที่วางเงื่อนไขให้สัมพันธ์กับสิ่งเร้าตามธรรมชาติ และการเรียนรู้จะคงทนถาวรหากมีการให้สิ่งเร้าที่สัมพันธ์กันนั้นควบคู่กันไปอย่างสม่ำเสมอ 2. เมื่อสามารถทำให้เกิดพฤติกรรมใด ๆ ได้ ก็สามารถลดพฤติกรรมนั้นให้หายไปได้ 2.