Сколько арматуры нужно: Расчет количества арматуры для фундамента: ленточного, плиты, столбчатого

ленточного, плитного типа и столбчатого

Мероприятиям по возведению любого здания предшествуют проектные работы, в процессе которых определяется тип фундаментной базы и необходимое количество материалов для ее сооружения. Важной частью фундамента является арматурный каркас. Он повышает прочность основания, демпфирует растягивающие усилия и изгибающие нагрузки, а также предотвращает образование трещин. Для выполнения работ необходимо понимать, сколько арматуры нужно для армирования ленточного фундамента, а также для столбчатого и плитного основания. Разберемся с особенностями вычислений.

Расход арматуры на армирование ленточного фундамента

Готовимся выполнить расчет количества арматуры для фундамента – важные моменты

Планируя постройку частного дома, следует обратить особое внимание на конструкцию арматурной решетки, воспринимающую значительные нагрузки на фундамент. Квалифицированно разработанная схема силовой решетки и применение оптимального сечения арматуры позволяет обеспечить требуемый запас прочности фундаментной базы, а также ее продолжительный ресурс использования.

Самостоятельно рассчитать арматуру на фундамент можно различными способами:

• с использованием программных средств и онлайн-калькуляторов, которые выполняют расчет арматуры после введения рабочих параметров;
• выполняя вычисления вручную на основании информации о конструктивных особенностях фундамента, величине усилий и параметрам решетки.

Фундаментная основа, воспринимает нагрузку от массы здания и равномерно распределяет ее на опорную поверхность почвы.

Возведение зданий осуществляется на различных типах оснований:

• ленточных;
• плитных;
• столбчатых.

Расчет арматуры для ленточного фундамента

До начала вычислений следует разобраться с конструкцией силового каркаса, который состоит из следующих элементов:

• вертикальных и поперечных стержней, между которыми выдержан равный интервал;
• вязальной проволоки, соединяющей продольно расположенные перемычки и вертикальные прутки;
• муфт, обеспечивающих прочное соединение и удлинение арматурных прутков.

Для каждого вида основания применяется своя схема армирования фундамента, которая зависит от следующих факторов:

• характеристик почвы;
• габаритов здания;
• конструктивных особенностей строения;
• действующих нагрузок.

Применяется арматура, имеющая ребристую поверхность, которая отличается:

• размером сечения;
• классом;
• уровнем воспринимаемых нагрузок;
• расположением в силовой решетке;
• стоимостью.

Укладка арматуры в ленточный фундамент

Для различных фундаментов на основании вычислений определяются следующие сведения:

• количество арматуры для фундамента;
• сортамент вертикальных и поперечных прутков;
• общая масса арматурного каркаса;
• методы фиксации стальных стержней в силовой конструкции;
• технология сборки несущей решетки;
• шаг обвязки арматурных элементов.

Важно правильно выполнить расчет. Арматура для фундамента в этом случае обеспечит необходимый запас прочности. Рассмотрим, какие необходимы исходные данные для расчетов, а также изучим методику выполнения вычислений для различных типов фундаментов.

Расчет количества арматуры для ленточного фундамента

Основание ленточного типа обеспечивает повышенную устойчивость строений на различных почвах. Конструкция представляет собой бетонную ленту, повторяющую контур здания и расположенную под капитальными стенами. Усиление стальной арматурой повышает прочностные характеристики бетонной основы и положительно влияет на ее долговечность. Для сооружения пространственной решетки можно использовать арматуру диаметром 10 мм.

Исходные данные для выполнения расчетов:

• длина и ширина фундаментной базы;
• сечение железобетонной ленты;
• интервал между каркасными элементами;
• общее количество обвязочных поясов;
• размер ячеек силовой решетки.

Сколько арматуры нужно для фундамента

Рассмотрим порядок вычислений:

1. Рассчитайте общую длину ленточного контура.
2. Вычислите количество элементов в поясах.
3. Определите метраж горизонтальных стержней.
4. Вычислите потребность в вертикальных прутках.
5. Рассчитайте длину поперечных перемычек.
6. Сложите полученный метраж.

Зная общее количество стыковых участков, можно вычислить потребность в вязальной проволоке.

Расчет количества арматуры на фундамент плитного типа

Фундамент плитной конструкции применяется для строительства жилых зданий на пучинистых грунтах. Для обеспечения прочностных характеристик применяются арматурные стержни диаметром 10–12 мм. При повышенной массе строений диаметр прутков следует увеличить до 1,4–1,6 см.

Рассчитать количество арматуры для фундамента плитной конструкции можно, используя следующую информацию:

• пространственный каркас из арматуры сооружается в двух уровнях;
• соединение стержней выполняется в виде квадратных ячеек со стороной 15–20 см;
• обвязка выполняется отожженной проволокой в каждой точке соединения.

Схема армирования монолитной плиты фундамента

Для определения потребности в арматуре выполните следующие операции:

1. Определите количество горизонтальных прутков в каждом ярусе.
2. Вычислите общий метраж арматурных стержней, формирующих ячейки.
3. Прибавьте суммарную длину вертикальных опор, объединяющих ярусы.

Сложив полученные значения, получим общую потребность в арматуре. Зная количество стыков, несложно определить необходимый объем стальной проволоки.

Как рассчитать арматуру на фундамент столбчатой конструкции

Основание столбчатого типа широко применяется для строительства различных зданий. Оно состоит из железобетонных опор квадратного и круглого сечения, установленных в углах строения, а также в точках пересечения капитальных стен и внутренних перегородок. Для повышения прочности опорных элементов применяются ребристые стержни сечением 1–1,2 см.

Рассчитать количество арматуры на фундамент столбчатого типа несложно, учитывая следующие данные:

• каркас опорного элемента квадратного профиля формируется из 4 стержней;
• решетка железобетонной опоры круглого сечения выполняется из трех прутьев;
• длина элементов усиления соответствует размерам опорной колонны;
• поперечная обвязка каркаса опорной колонны производится с шагом 0,4–0,5 м.

Алгоритм расчета расхода арматуры фундамента

Алгоритм расчета:

1. Определите длину вертикальных стержней в одной опоре.
2. Вычислите метраж элементов поперечной обвязки одного каркаса.
3. Рассчитайте общую длину, сложив полученные значения.

Умножив результат на количество опор, получим общую длину арматуры.

Как посчитать арматуру для фундамента – пример вычислений

В качестве примера рассмотрим, сколько нужно арматуры для фундамента 10х10, сформированного в виде монолитной железобетонной ленты.

Для выполнения вычислений используем следующую информацию:

• ширина основы 60 см, позволяет уложить в каждом поясе по 3 горизонтальных стержня;
• выполняется 2 пояса усиления, соединенные вертикальными прутками с интервалом 1 м.
• для здания 10х10 м и глубиной основы 0,8 м используется арматура диаметром 10 мм.

Расход арматуры для ленточного фундамента

Алгоритм расчета:

1. Определяем периметр фундаментной основы здания, сложив длину стен – (10+10)х2=40 м.
2. Вычисляем количество горизонтальных элементов в одном поясе, умножив периметр на количество стержней в одном ярусе – 40х3=120 м.
3. Общая длина продольных прутков определяется умножением полученного значения на количество ярусов 120х2=240 м.
4. Рассчитываем количество вертикальных элементов, установленных по 10 пар на каждую сторону 10х2х4=80 шт.
5. Суммарная длина вертикальных стержней составит 80х0,8=64 м.
6. Определяем длину перемычек размером по 0,6 м каждая, установленных на двух поясах (по 20 на сторону) – 10х2х4х0,6=48 м.
7. Сложив длину арматурных стержней, получим общий метраж 240+64+48=352 м.

Определить длину стальной проволоки несложно. Количество соединений, умноженное на длину одного куска проволоки, равную 20–30 см, даст искомый результат.

Подводим итоги – насколько необходим расчет арматуры на фундамент

Планируя строительство дома, бани или дачного строения, несложно определить потребность в арматуре своими руками. Пошаговые инструкции позволят на калькуляторе рассчитать метраж стержней для изготовления арматурной решетки, усиливающей основу здания. Зная, как рассчитать арматуру, можно самостоятельно выполнить вычисления, не прибегая к помощи сторонних специалистов. Правильно выполненные расчеты обеспечат прочность фундаментной основы, устойчивость здания, а также длительный ресурс эксплуатации.

Калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента

При планировании любого фундамента, и плитного – в частности, важно заранее определиться с необходимым количеством материалов для его возведения. Обязательным условием всегда является качественное армирование, которое в данном случае чаще всего представляет собой решетчатую конструкцию из перпендикулярно увязанных прутов с периодическим рельефом, диаметром от 10 мм и выше. 

Калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента

Армирование при толщине плиты 150 мм и менее выполняется в один ярус, расположенный по центру. Однако чаще приходится сталкиваться с плитами большей толщины, и здесь уже необходимо двухъярусная конструкция. Материала потребуется немало, и в вопросах планирования такого приобретения хорошим помощником станет калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента.

Цены на арматуру

арматура

Несколько необходимых разъяснений по порядку проведения вычислений – приведены ниже.

Калькулятор расчета количества основной арматуры для плитного фундамента

Перейти к расчётам

Пояснения по проведению расчетов

• Если с шагом установки и диаметром прутьев армирования вопрос решен, то дальнейший расчет сводится к самым обыкновенным геометрическим вычислениям.

Как определиться с оптимальным диаметром прутьев армирования и шагом их укладки?

Для этого на страницах нашего портала размещен специальный калькулятор расчета диаметра арматуры для плитного фундамента – при необходимости, перейдите по указанной ссылке.

• Предоставляется возможность провести расчет для одноярусной или двухъярусной армирующей конструкции.
• В программе расчета учтено, что от краев фундаментной плиты до армирующей конструкции соблюдается необходимый просвет в 50 миллиметров.
• Итоговый результат дается с учетом 10-процентного запаса, который потребуется на создание нахлестов при использовании двух или более прутов в одной линии.
• Результат дается общий в метрах, а затем еще пересчитывается на количество прутов стандартной длины – 11.7 метров.

Необходимо перевести рассчитанное количество в килограммы и тонны?

Некоторые фирмы, реализующие металлопрокат, публикуют свои прайс-листы с ценами, выраженными в стоимости тонны металла. Ничего страшного – специальный калькулятор поможет быстро пересчитать необходимое количество арматуры в его весовой эквивалент.

Как подсчитать сколько арматуры нужно на фундамент

Перед тем как заказывать арматуру у поставщика, цены которого показались наиболее приемлемыми, необходимо скрупулезно рассчитать требуемый метраж на фундамент. Ниже мы покажем, насколько просто с этим можно справиться, и рассмотрим расчет для различных типов оснований.

Количество арматуры для разных фундаментов

Очевидно, что типы железобетонных оснований различаются не только по объему бетона, но и по метражу арматурных стержней для металлического каркаса фундамента. Больше всего прутьев потребуется на плитный фундамент, далее идут ленточные и свайные буронабивные фундаменты.

Рассмотрим случай, когда фундамент для дома имеет размеры в плане 6 × 6 м, и проведем расчет метража арматуры.

Метраж на ленточный фундамент

Для вязки арматурного каркаса ленточного фундамента обычно используются гладкие стержни и стержни с периодическим профилем. Метраж их будет напрямую зависеть от ширины и длины ленты, а также периметра основания. Предположим, что в нашем случае ширина ленты составляет 300 мм, высота – 1 000 мм. Шаг между монтажной (гладкой) арматурой выбираем равным 500 мм. Какая арматура нужна для фундамента – это уже вы сами определяйтесь, исходя из нагрузок и показателей грунта.

Считаем общую длину ленты под дом 6 × 6 м (с поправкой в большую сторону – без учета толщины ленты):
6 × 4 = 24 м.
Считаем метраж прутьев периодического профиля (ребристой) при условии, что лента будет состоять из двух поясов по два стержня в каждом:
24 × 2 × 2 = 96 м.
Учитываем, что в угловой части фундамента прутья придется изгибать и делать выпуски в перпендикулярную ленту длиной 0,5 м. Итого на каждый угол придется 4 м таких выпусков, или 16 м всего на весь фундамент. Прибавляем это количество к метражу ребристых прутьев и получаем метраж арматуры периодического профиля на фундамент:
96 + 16 = 112 м.
Теперь необходимо подсчитать, сколько нужно гладких прутьев. Для этого находим количество сопряжений арматуры с учетом принятого шага в 500 мм:
24/0,5 = 48 шт.
Определяем сумму вертикально и горизонтально ориентированной поперечной арматуры (с запасом – без учета толщины защитного слоя):
(0,3 + 1) × 2 = 2,6 м.
Определяем общий метраж гладких прутьев:
2,6 × 48 = 124,8 м ≈ 125 м.
Итого на данный фундамент потребуется 112 м прутьев периодического профиля, 125 м – гладких.

Метраж на плитное основание

На плитный фундамент в основном идет ребристая арматура (диаметр арматуры для фундамента в расчетах расхода материала роли не играет) – формируются две сетки с ячейками 200 × 200 мм.

Для начала определяем количество продольных и поперечных прутьев (в нашем случае оно одинаково):
6/0,2 = 30 шт.
Общее количество прутьев на одну сетку будет больше в 2 раза:
30 × 2 = 60 шт.
Длину прутьев принимаем равной 6 м (с запасом – не учитывая величину защитного слоя бетона), поэтому метраж арматуры на одну сетку составит:
60 × 6 = 360 м.
Соответственно, на весь фундамент (2 сетки) прутьев потребуется вдвое больше:
360 × 2 = 720 м.
Расстояние между сетками можно выдерживать специальными штучными элементами, а не монтажной арматурой, – так удобнее.

Метраж для буронабивных свай

Предположим, что мы будем использовать сваи диаметром 200 мм и длиной 1,5 м. Шаг между опорами составит 1,5 м. Свая будет армироваться тремя прутами рабочей арматуры и двумя хомутами из гладкой. Выпуски, используемые для связи свай с железобетонным ростверком, принимаем длиной 300 мм.

Рассчитываем требуемое количество свай, учитывая полученную ранее величину периметра основания (24 м) и шаг между опорами:
24/1,5 = 16 шт.
Считаем, сколько нужно ребристых стержней на одну сваю:
(1,5 + 0,3) × 3 = 5,4 м.
На все сваи уйдет:
5,4 × 16 = 86,4 м ≈ 87 м прутьев периодического профиля.
Для формирования каркаса будут использоваться гладкие прутья, согнутые в окружность. Считаем длину этой окружности (с запасом – по диаметру сваи):
3,14 × 0,2 = 0,628 м.
Таких хомутов на одну сваю потребуется как минимум два:
0,628 × 2 = 1,256 м.
На все 16 буронабивных свай гладких прутьев потребуется:
1,256 × 16 = 20,096 м ≈ 20 м.
Итого на выбранный нами фундамент необходимо 87 м прутьев периодического профиля, 20 м – гладких.

В заключение статьи

Казалось бы, узнать требуемое количество арматуры – очень просто! Но будьте внимательны при расчетах, несколько раз перепроверьте свои вычисления! Гораздо дешевле сразу заказать необходимый метраж, чем потом докупать.

Загрузка…

Как посчитать, сколько нужно арматурных стержней

Когда начинают строить железобетонные части здания, например, возводят стены, колонны и перекрытия, нужно покупать только те марки цемента, которые характеризует надежность. А если принять к сведению, что сама по себе бетонная основа не должна сгибаться и тянуться, к ней в комплект нужно добавлять арматуру.

Сколько ее нужно? Расчеты для всех и всегда ведутся отдельно, на что влияют потенциальные нагрузки и прочность каркаса или его частей. Железобетонные конструкции тоже подразделяются на категории, от этого зависит использование различных пропорций бетона и количества арматуры (так называемые уравнения армирования).

Как посчитать число арматуры.

Все вычисления по этому вопросу находятся в прямой зависимости от нагрузки, которая будет накладываться на все строение и на базовые его части в том числе. Чтобы не допустить появления трещинноватости и запустить начало деформационного процесса, нужно брать к сведению такие коэффициенты:

• Взаимосочетаемость;
• Грузовое давление;
• Надежность.

Если плита из бетона уменьшается в толщине, соответственно, арматуры нужно будет больше. Это касается тех случаев, когда колонна должна стать податливой для работ, а перекрытие – эластичным. Если плита уменьшается в толщине до 15 сантиметров, достаточно применения арматурной сетки с ячейками 15 на 15 сантиметров.

Когда плита становится толще, применяется дополнительное армирование, то есть понадобится еще одна сетка или больше. Усиленное армирование также нужно там, где бетонное напряжение начинает увеличиваться. В этих случаях нужны уже стержни, протяженность которых подбирают в зависимости от будущего напряжения.

Пример расчетов количества арматуры.

Чтобы высчитать количество бетона, в идеале нужно взять метражные показатели стены и умножить их на ее же будущую высоту и толщину. Тогда можно узнать, сколько метров кубических бетонной массы понадобится для возводимой конструкции. Если вам интересно узнать, какой объем от общего количества бетона займет арматура, примите к сведению, что это примерно один процент из ста. Но при этом надо знать, какие и где будут выемки и будут ли создаваться ниши.

Давайте возьмем в качестве примера ситуацию, когда протяженность бетонной плиты составляет десять метров. Примем во внимание, что арматурные стержни до краев не должны доходить сантиметров на десять. Тогда армирование ведется только для 9,8 метров плиты. Между стержнями должно быть 15 сантиметров – так можно посчитать, сколько нужно прутьев. Теперь длину армирования нужно поделить на расстояние и на всякий случай положить еще один прут – про запас. У нас получается такое решение: 980:15+1=65.

Теперь посчитаем ширину армирования, если плита шириной пять метров. Решение будет таким: 480 умножить на 65 равно 312 метров. А теперь узнаем число прутов, нужных для введения арматур по ширине. Решение выглядит так: 480:15 плюс 1 равно 33. Что касается протяженности прутьев для армирования по ширине, решение выглядит так: 980 умножить на 33 равно 323,4 метра. В общей сложности получаем, что для плиты размером десять на пять нужно 635,4 метра арматуры (312 плюс 323,4). Задача выполнена!

Расход арматуры на 1 м3 бетона

Бетон — очень прочный материал, который с лёгкостью противостоит нагрузкам, действующим на него сверху – он не подвержен сжатию. Но в процессе эксплуатации на фундамент влияют еще и силы растяжения, которым он противостоять не может. Армирование нужно для того, чтобы укрепить бетонное основание и защитить его от растяжения и разрушения. Важно верно рассчитать количество стройматериала, которое потребуется для укрепления фундаментальной опорной части, а для этого нужно знать расход арматуры на 1 м³ бетона.

Факторы, влияющие на расходование материала

Расход арматуры на куб бетона и на армирование всего фундаментального основания в целом зависит от нескольких немаловажных факторов:

Содержание арматуры в 1 м3 бетона

• Плотность раствора (имеет значение состав) – чем меньше показатель плотности, тем мельче в армирующем каркасе должна быть сетчатая структура – уменьшается шаг.
• Тип строения и его вес – нормы использования стройматериала на конкретный тип конструкции указаны в таких регулирующих документах: ГОСТ, ГЭСН и ФЕР.
• Размер (длина, ширина и глубина) бетонной опорной части обуславливает количество продольных и поперечных элементов в армирующем каркасе.
• Тип почвы – для устойчивых грунтов с высокой несущей способностью применяют металлоизделие с диаметром 10, в противном случае – 14–16 миллиметров.
• Класс элемента, повышающего прочность, и площадь сечения прутьев обуславливают вес будущей конструкции и нагрузку на грунт.

А также влияет тип фундамента – для каждого вида есть примерные (ориентировочные) показатели затрат арматуры на куб бетона:

• Для ленточного образца – 20 кг на 1 кубометр.
• Для столбчатого фундамента – 10 кг на 1 кубометр.
• Для плитного (имеет два продольных пояса – верхний и нижний) – 50 кг на 1 кубометр.

Параметры гладкой арматуры А1

Варианты подсчета нормы

Выполнить расчёт расхода арматуры на куб бетона несложно. Между рядами несущей конструкции при устойчивом грунте (не подверженном плавучести и вспучиванию) расстояние может составлять 20–30 сантиметров. От всех краёв необходимо отступить по 5 сантиметров, чтобы раствор полностью скрывал каркас и защищал от его влияния окружающей среды (от коррозии). Для поперечных полос армирующего каркаса в целях экономии выбирают продукцию наименьшего диаметра и стоимости.

Поведение бетонных конструкций без арматуры под действием нагрузок

Пример проведения расчетов №1 (1 м³)

Расчёт расхода арматуры диаметром 12 миллиметров для горизонтальных рядов:

• В одном бетонном кубе (то есть в блоке длиной, шириной и высотой по 100 см) поместится 4 продольных ряда (шаг 30).
• В каждом ряду будет по 4 полосы.
• Итого: 4*4=16 девяностосантиметровых прутьев (100-2*5).
• Общая протяжённость армирующих элементов равна 16*90=1440 (14,4 м).

Вычисление расхода арматуры для поперечных горизонтальных и вертикальных элементов, выполненных из материала толщиной 8 мм:

Расчет арматуры для свайного фундамента

• В одном поперечном сечении поместится по 4 лежачих и стоячих девяностосантиметровых прута (всего 8).
• Сечение повторяется каждые 0,3 ед., а значит, в одном кубе оно присутствует 4 раза.
• Итого: 8*4=32 девяностосантиметровых металлопрута, расположенных по ширине в одном кубе бетона.
• Итоговая протяжённость материала равна 32*90 = 2880 (28,8 м).

Вывод: для укрепления бетонного блока размером 1 м³ понадобится 14,4 двенадцатимиллиметровой и 28,8 метра восьмимиллиметровой арматуры.

Для расчёта общего количества стройматериала, необходимого для укрепления конкретного фундамента, нужно знать его тип и точные размеры.

Пример проведения расчетов №2 (ленточный образец)

Вычисление количества металлопродукции для укрепления ленточного фундамента шириной 40, периметром 3000 (9*6), высотой 100 сантиметров:

Расчет арматуры

• В ширине поместится 2 полосы арматуры (шаг — 30 см, толщина — 10 мм).
• В основании глубиной 1 метр поместится 4 горизонтальных ряда.
• Итого: 4*2=8 полос, длиной равных периметру опорных частей, то есть 3000 сантиметров.
• Итоговая протяжённость равна 8*300=24000 (240 м).
• В поперечном сечении поместится: 4 горизонтальных ряда тридцатисантиметровых прутьев толщиной 6: по формуле (40–2*5) и 2 вертикальных девяностосантиметровых металлопрута (100–2*5).
• Итого: 4*30+2*90=120+180=300 (3 м) арматуры в одном рассматриваемом отрезке.
• Периметр основания — 3000, а поперченное сечение будет повторяться каждые 30 см, то есть 3000/30=100 раз.
• Итоговая протяжённость равна 100*300 = 30000 (300 м).

Вывод: для укрепления ленточного фундамента шириной 40, а глубиной 100 сантиметров для дома 6*9 понадобится 240 десятимиллиметровой и 300 метров шестимиллиметровой металлопродукции.

Схема монтажа фундамента

Перевод погонных метров в тонны

Чтобы перевести погонный метраж в килограммы или тонны нужно обладать информацией о том, сколько весит 1 метр данной металлопродукции определённого диаметра. Самые распространённые виды имеют следующие показатели:

• 16 – 1578.
• 14 – 1208.
• 12 – 888.
• 10 – 617.
• 8 – 395.
• 6 – 222.

Расчет веса арматуры

Показатели массы элемента, повышающего прочность, для 1 м³:

• 12-14,4*888=12787,2 г (12,787 кг).
• 8-28,8*395=11376 г (11,376 кг).
• Итоговый вес – 12,787+11,376=24,163 килограмма (0,024 тонны).

Показатели массы металлоизделия для ленточного фундамента (из примера №2):

• 10-240*617=148080 г (148,08 кг).
• 6-300*222=66600 (66,6 м).
• Общий вес – 148,08+66,6=215,4 килограмма (0,216 т).

Расчёт арматуры для ленточного фундамента

Рассчитать, сколько понадобится материалов для создания армирующей несущей конструкции любого фундамента не составит труда, если знать обозначенные выше принципы. Это нужно для того, чтобы приобрести достаточное количество стройматериалов и избежать лишних затрат.

Видео по теме: Как рассчитать расход арматуры

Расчёт количества арматуры для разных типов фундамента

Использование арматуры, особенно при заливке фундамента дома, особенно необходимо. Данный строительный материал позволяет уплотнить бетон и увеличить его технические характеристики, первой из которых является прочность. Для экономии арматуры следует знать, как правильно производить расчёт арматуры для фундамента.

Расчёт арматуры для ленточного фундамента

Ленточный фундамент дома применяется чаще чем плитовой, из-за следующих своих преимуществ:

• Более низкая стоимость.
• Требуется меньше времени для монтажа.
• Обладает такими же сроком эксплуатации, как и монолитный тип фундамента.

Но для того, чтобы ленточный фундамент был смонтировав правильно, необходимо знать 2 основных параметра: диаметр продольных и поперечных арматурных стержней, а также их общее количество (с небольшим запасом).

Как правильно рассчитать диаметр продольной арматуры

Расчёт арматуры для ленточного фундамента дома подразумевает использование основного нормативного документа – СНиП 52-01-2003, в котором указано, что содержание продольной арматуры в железобетонном элементе должно составить не менее 0.1%. Т.е. совокупная площадь сечения прутьев арматуры должна быть не менее 0.1% от рабочей площади поперечного сечения железобетонного элемента.

Видеоролик на Youtube:

Правильный расчёт площади поперечного сечения железобетонной ленты следующий: необходимо ширину конструкции умножить на её высоту. Пример: при ширине фундамента дома 50 см и высоте 1 м, его площадь сечения составит 5000 см2. Теперь следует вспомнить СНиП 52-01-2003 и разделить полученное число на 1000, чтобы найти параметр для дальнейшего расчета. Ответ: 5 см2. Многие строители, даже с большим опытом работы, просто выбирают диаметр арматуры «на глазок», и чаще всего это оказываются стержни 8 или 10 мм. Но это неправильно, необходимо использовать установленные нормативными документами формулы и примеры расчётов.

Полезный калькулятор для расчёта ленточного фундамента: http://stroy-calc.ru/raschet-lentochnogo-fundamenta.

Теперь следует воспользоваться удобной таблицей:

Сверху указано количество стержней. Основное тело таблицы – площадь поперечного сечения арматуры (0.1% от площади поперечного сечения ленты фундамента). Совместив количество стержней и параметр площади сечения, в правой колонке узнаём необходимое сечение арматуры.

При заливке фундамента очень часто применяют стандартную схему монтажа с четырьмя арматурными прутьями. Из таблицы можно почерпнуть все необходимые данные и даже узнать расход арматуры на 1м3 бетона: 4 прутка с площадью поперечного сечения не менее 4 мм², должны иметь диаметр 12 мм. Если взглянуть немного ниже, то можно использовать и 2 прутка, но тогда диаметр каждого из них должен составлять не менее 16 мм, что будет крайне расточительно.

Удобный калькулятор для ленточного фундамента: http://obystroy.com/kalkulyator-rascheta-kolichestva-betona-lentochnogo-fundamenta

На сегодняшний день, большинство строительных компаний не используется арматуру диаметром 8 мм при заливке бетона, пользуясь простыми расчётами:

• При длине прутка менее чем 3 м, необходимо применять арматуру диаметром 10 мм.
• При длине прутка более чем 3 м, необходимо применять арматуру диаметром 12 мм.

Подбирать диаметр для поперечных стержней ленточного фундамента следует точно также, как и для продольных. Никаких серьёзных особенностей в данном процессе не существует.

Расчёт общего количества арматуры для ленточного фундамента

При армировании фундамента и заливке бетона, прутья укладываются внахлёст, что обязательно следует учитывать при расчёте общего количества материала. Нижеприведённая схема точно отображает готовую конструкцию:

Сверху указана простая формула расчёта нахлёста арматуры. Диаметр прута необходимо умножить на 30. Ответом будет длина нахлёста.

Обозначения на схеме указывают на то, что нахлёст продольных прутьев должен составлять не менее 30 их диаметров. Например, диаметр одного прута составляет 8 мм, это значит, что нахлёст арматуры необходимо делать не менее чем 24 см.

Чтобы рассчитать количество материала при заливке бетона, следует привести простой пример. Ширина фундамента составляет 6 м, его длина – 12 м. Общая длина основания: складываем 6 м и 12 м, и умножаем на 2, ответом является 36 м. Фундамент простой и для армирования используются 4 прута, поэтому 36 м надо умножить на 4, ответ – 144 м. Такой расчёт несложный и его можно произвести за короткий временной промежуток. Более проблемно рассчитать тот самый нахлёст одного арматурного прута на другой.

Самым правильным способом расчёта нахлёста является составление схемы армирования, после чего следует посчитать все места стыков и умножить их на 30 диаметров прутьев. Помимо того, что данный способ правильный, он ещё достаточно трудоёмкий и требует массу времени, ведь таких стыков даже в фундаменте 6*12 будет огромное количество. Поэтому стараются сократить время расчётов и просто прибавить 15 % прутьев к общей длине армированной конструкции.

Расчёт количества продольных и поперечных стержней

Расход арматуры на куб бетона также требует такого параметра как сечение ленты фундамента. Пусть ширина будет 0.3 метра, а длина 0.8 метра. Данные значения являются реальными, но для них следует предусмотреть определенный запас. Поэтому ширина станет 0.35 метра, а длина 0.9 метра. Общая длина арматурного прута для такой конструкции составляет 2.5 метра.

Площадь сечения верхнего или нижнего пояса можно узнать по формуле: ширину ленты умножить на её высоту и на коэффициент 0.001. Получившуюся цифру найти из таблицы (значение ниже полученного указывать не следует). Верхней цифрой является необходимое количество прутов для фундамента. Слева – диаметр одного прутка. Справа – масса одного метра выбранной арматуры.

Зачем следует делать такой запас? Для большей устойчивости армированного каркаса, его немного вбивают в землю. Поэтому запас арматуры позволяет надёжно зафиксировать конструкцию и исключить её движение при заливке бетона. Расчёт одной стороны составит: 0.3 м умножить на 2 и сложить с длиной (0.9 м также умножить на 2).

На самой длинной стороне фундамента, которая составляет 12 м, необходимо разместить 6 таких конструкций. Таких сторон две, поэтому количество конструкций также следует умножить в 2 раза и получится 12 штук. Для широкой стороны фундамента потребуется не менее 10 арматурных прямоугольников, соответственно, для двух сторон – 20 штук, а общее количество 32 штуки.

Осталось длину одного арматурного прямоугольника перемножить на их общее количество, и ответом будет 80 м. Расчёт каркаса достаточно прост, и требует совсем небольшого количества времени, достаточно только набить руку.

Расчет количества арматуры для плитного фундамента

Плитный фундамент используется в тех местах, где необходима минимизация земельных работ. Для данной разновидности фундамента вполне достаточно полуметрового котлована, но необходимы такие строительные материалы как гидроизоляция, утеплители различного рода и небольшой слой песка.

Узнав диаметр арматуры или её сечение, данные необходимо подставить в таблицу, которая покажет не только вес одного метра материала, но и метраж в одной тонне, что очень удобно при расчётах общего количества.

Расход арматуры и расчёт её диаметра производится согласно следующих нормативных документов:

• СНиП 52-01-2003.
• СНиП 3.03.01-87.
• ГОСТ Р 52086-2003.

Критерии выбора диаметра арматуры для плитного фундамента следующие:

• При строительстве одноэтажных зданий с небольшой нагрузкой на площадь, следует использовать стержни диаметром 10 мм. На углы зданий необходимо укладывать материал толщиной не менее 12 мм.
• Для каркаса двухэтажных зданий надо применять арматуру толщиной 12 мм и более. На углы плиты – 16 мм.

Удобный калькулятор для расчёта монолитной плиты: https://wpcalc.com/slab-foundation/

При расчёте количества материала для плитного фундамента следует помнить, что самым оптимальным является шаг в 20 см. Зная шаг, остаётся общую ширину монолитной конструкции поделить на данную цифру. Пример: ширина плиты составляет 8 м, необходимо разделить её на 0,2 м и получим количество 40, которое теперь следует удвоить (если ширина конструкции равна её длине), соответственно – 80 штук. Если стороны не совпадают, то их расчёт надо делать отдельно.

Видеоролик на Youtube:

Для определения общей длины арматурных стержней, их количество следует умножить на длину одной штуки: 80 штук умножить на 6 м (наиболее длинная арматура). Ответ: 480 м арматуры для плиты.

Расход арматуры на 1 куб м. бетона.

При любых работах с бетоном стоит уделить особое внимание расчёту арматуры. Нехватка арматуры снижает прочность всей конструкции, а её перерасход влечет за собой лишнюю трату денег. В этой статье мы подробно рассмотрим вопрос сколько надо арматуры на куб бетона.

От чего зависит норма расхода арматуры на 1 куб бетона

При различных типах строения используется разное количество арматуры. Сама арматура разнится по классу и весу. По площади сечения арматуры можно узнать вес 1 метра. Более подробно о классах и видах арматуры можно прочитать в специальной статье: арматура, виды, характеристики, выбор, вязка, гибка арматуры.

Для вычисления количества связки и арматуры в 1 м³ объема бетона потребуется такая информация:

• Тип фундамента.
• Площадь сечения прутьев и их класс.
• Общий вес здания.
• Тип почвы.

Различают несколько основных типов бетонных фундаментов: ленточный, плитный и столбчатый. Более подробно о выборе типа фундамента и характеристках каждого из них можно прочитать в статье: выбор типа фундамента, его расчёт, технологии строительства фундамента. В этой же статье можно узнать о расчёте веса здания и как учитывать тип грунта при выборе типа и размеров фундамента.

Арматурная конструкция для фундамента.

Не смотря на большие различия в возможных конфигураций фундамента, есть общие рекомендации. Так для строительства небольшого деревянного домика потребуется арматура с сечением не больше 10 мм. Для создания фундамента большого кирпичного дома потребуется уже не меньше 14 мм в толщину. Прутья устанавливаются в фундаменте всреднем через 20 см от друг друга. В связке находятся 2 пояса: верхний и нижний. Измерив общую длину и глубину фундамента можно с точностью определиться, сколько метров арматуры и уже исходя из этих чисел посчитать их суммарный вес. При этом стоит учитывать, что арматуру не надо сильно заглублять, так как основное растяжение создается на поверхности.

Согласно строительным нормам на 1 кубический метр бетона расходуется не менее 8 килограмм арматуры.

Расчёт расхода арматуры на 1 куб.м. для ленточного фундамента

Для примера рассмотрим ленточный фундамент размерами: 9 на 6 метров, шириной ленты 40 см и высотой 1 метр. Сделаем усредненный типовой расчёт, который вполне подойдет для грунта не подверженного сильному пучению. Каркас состоит из рядов: горизонтальных, вертикальных и поперечных.

Сначала рассчитаем горизонтальную арматуру. Между горизонтальными рядами арматуры расстояние в 30 см, и сами ряды должны быть в бетоне на глубине 5 см от поверхности. Значит для фундамента высотой 1 метр требуется 4 ряда арматуры. Если фундамент шириной до 40 см то в каждом ряду ставятся по 2 арматурных прута.  Периметр нашего фундамента равен 30 метров. По всему периметру фундамента проходит 4 ряда, и в каждом 2 прута. Значит всего 8 прутов по периметру фундамента. Находим общую длину горизонтальной арматуры 30*8=240 м. Что при её диаметре в 12 мм (0.888 кг за метр прута) получится 240*0.888=213 килограмм.

Расчёт расхода арматуры на куб бетона. На данной схеме арматура уложена в два ряда по три прута в каждом.

Отступы арматуры от края бетона на 5 см служат для создания защитного слоя бетона вокруг арматуры. Для фиксации арматуры на нужно расстоянии от опалубки до и во время заливки бетона используются специальные подставки или фиксаторы для арматуры. Более подробно о том, что такое защитный слой бетона и о видах фиксаторов Вы можете прочитать в специальной статье: фиксаторы для арматуры, их виды, характеристики, правильное использование.

Поперечная арматура нужна для связи горизонтальных и вертикальных рядов. Для этих целей применяется арматура диаметром в 6 мм (0.222 кг за кг) при шаге в 30 см. Длинна каждого поперечного прутка в горизонтальной плоскости равна 30 см. В вертикальной — 90 см. От ширины и высоты фундамента мы отняли по 5 см с каждой стороны для создания защитного слоя бетона.  В одном сечении получаем 4 прутка по 30 см и 2 прутка по 90 см. Получается, что в одном сечении 4*30+2*90= 300 см или 3 метра арматуры. Шаг сечений 0.3 метра, зная длину ленточного фундамента, находим общее количество поперечных сечений: 30/0.3=100 шт. Тогда общая длина поперечной арматуры 3*100=300 м. А вес 300*0,222=66,6кг.

Суммарный вес армированной системы выйдет 213+66,6=279,6 кг для ленточного фундамента 6 на 9 м то есть объемом 12 куб м.

Таким образом, для рассматриваемого ленточного фундамента на 1 кубический метр бетонного раствора расход арматуры:

• диаметром 12 мм: 213/12=17,8 кг на 1 м куб бетона,

• диаметром 6 мм: 66,6/12=5,6 кг на 1 м куб бетона.

Композитная арматура в среднем в 4 раза легче, чем сталь, потому для вычисления её расхода можно делить вес арматуры в четыре раза.

Ориентировочные показатели расхода арматуры на 1 кубический метр бетона для разных типов фундамента:

• для столбчатого фундамента — 10 кг на 1 куб м бетона;
• для ленточного фундамента — 20 кг на 1 куб м бетона;
• для плиточного фундамента — 50 кг на 1 куб м бетона.

Для того чтобы посчитать сколько арматуры нужно на 1 кубический метр бетона более точно, следует сделать точный расчёт арматуры для фундамента. Для этого можно воспользоваться более подробными материалами на странице: расчёт арматуры.

Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство

При предполагаемом размере рынка в 7,35 миллиарда долларов США искусственный интеллект растет не по дням, а по часам. McKinsey прогнозирует, что методы искусственного интеллекта (включая глубокое обучение и обучение с подкреплением) потенциально могут приносить от 3,5 до 5,8 трлн долларов в год в девяти бизнес-функциях в 19 отраслях.

Хотя машинное обучение рассматривается как монолит, эта передовая технология диверсифицирована с различными подтипами, включая машинное обучение, глубокое обучение и современные технологии глубокого обучения с подкреплением.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением — это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений. Агент учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением искусственный интеллект сталкивается с игровой ситуацией. Компьютер пытается найти решение проблемы методом проб и ошибок. Чтобы заставить машину делать то, что хочет программист, искусственный интеллект получает вознаграждение или штрафы за свои действия.Его цель — максимизировать общую награду.
Хотя дизайнер устанавливает политику вознаграждения, то есть правила игры, он не дает модели никаких подсказок или предложений о том, как решить игру. Модель должна выяснить, как выполнить задачу, чтобы получить максимальную награду, начиная с совершенно случайных испытаний и заканчивая сложной тактикой и сверхчеловеческими навыками. Используя возможности поиска и множество испытаний, обучение с подкреплением в настоящее время является наиболее эффективным способом продемонстрировать творческий потенциал машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением запускается на достаточно мощной компьютерной инфраструктуре.

Примеры обучения с подкреплением

В прошлом применение обучения с подкреплением ограничивалось слабой компьютерной инфраструктурой. Однако по мере того, как суперпользователь нардового искусственного интеллекта Джерарда Тезауро развивался в шоу 1990-х годов, прогресс все же произошел. Этот ранний прогресс сейчас быстро меняется с появлением новых мощных вычислительных технологий, открывающих путь совершенно новым вдохновляющим приложениям.
Обучение моделей, управляющих автономными автомобилями, является отличным примером потенциального применения обучения с подкреплением. В идеальном случае компьютер не должен получать инструкции по вождению автомобиля. Программист избежал бы жесткой привязки всего, что связано с задачей, и позволил бы машине учиться на собственных ошибках. В идеальной ситуации единственным жестко закрепленным элементом была бы функция вознаграждения.

• Например, , в обычных обстоятельствах нам необходимо, чтобы автономное транспортное средство ставило безопасность на первое место, минимизировало время поездки, уменьшало загрязнение, предлагало пассажирам комфорт и соблюдало нормы закона.С другой стороны, в случае с автономным гоночным автомобилем мы уделяем больше внимания скорости, чем комфорту водителя. Программист не может предсказать все, что может случиться в дороге. Вместо того, чтобы строить длинные инструкции «если-то», программист подготавливает агент обучения с подкреплением, чтобы он был способен учиться на системе вознаграждений и штрафов. Агент (другое название алгоритмов обучения с подкреплением, выполняющих задачу) получает вознаграждение за достижение определенных целей.

• Другой пример: deepsense.ai принял участие в проекте «Учимся бегать», целью которого было обучить виртуального бегуна с нуля. Бегуна является передовой и точной моделью опорно-двигательного аппарата разработана биомеханика лаборатории Стэнфордский Нейромускульной. Обучение агента бегу — это первый шаг к созданию нового поколения протезов ног, которые автоматически распознают характер ходьбы людей и настраиваются так, чтобы их было легче и эффективнее. Хотя это возможно и уже делалось в лабораториях Стэнфорда, жесткое подключение всех команд и прогнозирование всех возможных моделей ходьбы требует от высококвалифицированных программистов большой работы.

Чтобы узнать больше о реальных приложениях обучения с подкреплением, прочтите эту статью.

Проблемы с обучением с подкреплением

Основная проблема в обучении с подкреплением заключается в подготовке среды моделирования, которая в значительной степени зависит от выполняемой задачи. Когда модель должна стать сверхчеловеческой в ​​играх Chess, Go или Atari, подготовка среды моделирования относительно проста. Когда дело доходит до создания модели, способной управлять автономным автомобилем, создание реалистичного симулятора имеет решающее значение, прежде чем позволить автомобилю ездить по улице.Модель должна выяснить, как затормозить или избежать столкновения в безопасных условиях, когда жертва даже тысячи автомобилей обходится с минимальными затратами. Перенос модели из учебной среды в реальный мир — вот где все усложняется.
Масштабирование и настройка нейронной сети, управляющей агентом, — еще одна проблема. Нет другого способа общаться с сетью, кроме как через систему вознаграждений и штрафов. Это, в частности, может привести к катастрофическому забыванию , когда приобретение новых знаний приводит к удалению некоторых старых из сети (чтобы прочитать дальше в этом выпуске, см. этот документ, опубликованный во время Международной конференции по машинному обучению).
Еще одна проблема — достижение локального оптимума, то есть агент выполняет задачу как есть, но не оптимальным или требуемым образом. «Прыгун» прыгает, как кенгуру, вместо того, чтобы делать то, что от него ожидалось — ходить — отличный пример, который также можно найти в нашем недавнем сообщении в блоге.
Наконец, есть агенты, которые оптимизируют приз без выполнения той задачи, для которой он был разработан. Интересный пример можно найти в видео OpenAI ниже, где агент научился получать награды, но не завершал гонку.

Чем отличается обучение с подкреплением от глубокого и машинного обучения?

На самом деле не должно быть четкого разделения между машинным обучением, глубоким обучением и обучением с подкреплением. Это похоже на отношение параллелограмм — прямоугольник — квадрат, где машинное обучение является самой широкой категорией, а глубокое обучение с подкреплением — самой узкой.
Точно так же обучение с подкреплением — это специализированное приложение методов машинного и глубокого обучения, предназначенное для решения проблем определенным образом.

Хотя идеи кажутся разными, между этими подтипами нет резкого разделения. Более того, они объединяются в рамках проектов, так как модели созданы не для того, чтобы придерживаться «чистого типа», а для выполнения задачи наиболее эффективным способом. Итак, «что именно отличает машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением» — на самом деле сложный вопрос.

• Машинное обучение — это форма ИИ, в которой компьютерам дается возможность постепенно улучшать выполнение конкретной задачи с помощью данных без прямого программирования (это определение Артура Ли Самуэля.Он ввел термин «машинное обучение», которое бывает двух типов: машинное обучение с учителем и без учителя.

Машинное обучение с учителем происходит, когда программист может предоставить метку для каждого обучающего входа в систему машинного обучения.

• Пример — путем анализа исторических данных, взятых с угольных шахт, deepsense.ai подготовил автоматизированную систему для прогнозирования опасных сейсмических событий за 8 часов до их возникновения. Записи сейсмических событий были взяты на 24 угольных шахтах, которые собирали данные в течение нескольких месяцев.Модель смогла определить вероятность взрыва, проанализировав показания за предыдущие 24 часа.

Некоторые шахты можно точно определить по их основным значениям рабочей высоты. Чтобы затруднить идентификацию, мы добавили гауссовский шум

С точки зрения ИИ, одна модель выполняла одну задачу с уточненным и нормализованным набором данных. Чтобы узнать больше об этой истории, прочитайте наш блог.
Обучение без учителя происходит, когда модели предоставляются только входные данные, но нет явных меток.Он должен копаться в данных и находить скрытую структуру или взаимосвязи внутри. Дизайнер может не знать, что это за структура или что найдет модель машинного обучения.

• В качестве примера мы использовали прогноз оттока. Мы проанализировали данные о клиентах и ​​разработали алгоритм для группировки похожих клиентов. Однако мы не сами выбирали группы. Позже мы смогли определить группы высокого риска (с высоким уровнем оттока), и наш клиент знал, к каким клиентам им следует обратиться в первую очередь.
• Другой пример обучения без учителя — обнаружение аномалии, когда алгоритм должен определить элемент, который не вписывается в группу. Это может быть некорректный продукт, потенциально мошенническая транзакция или любое другое событие, связанное с нарушением нормы.

Глубокое обучение состоит из нескольких уровней нейронных сетей, предназначенных для выполнения более сложных задач. На создание моделей глубокого обучения вдохновил дизайн человеческого мозга, но в упрощенном виде.Модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев нейронной сети, которые в принципе отвечают за постепенное изучение более абстрактных функций конкретных данных.
Хотя решения для глубокого обучения способны давать потрясающие результаты, по масштабу они не подходят человеческому мозгу. Каждый уровень использует результат предыдущего в качестве входных данных, и вся сеть обучается как единое целое. Основная концепция создания искусственной нейронной сети не нова, но только недавно современное оборудование обеспечило достаточную вычислительную мощность для эффективного обучения таких сетей на достаточном количестве примеров.Расширенное внедрение привело к появлению таких фреймворков, как TensorFlow, Keras и PyTorch, которые сделали создание моделей машинного обучения намного более удобным.

• Пример: deepsense.ai разработал модель на основе глубокого обучения для Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA). Он был разработан для распознавания китов по аэрофотоснимкам, сделанным исследователями. Для получения дополнительной информации об этом исчезающем виде и работе deepsense.ai с NOAA прочтите нашу запись в блоге.С технической точки зрения распознавание конкретного экземпляра китов по аэрофотоснимкам — это чистое глубокое обучение. Решение состоит из нескольких моделей машинного обучения, выполняющих отдельные задачи. Первый отвечал за поиск головы кита на фотографии, в то время как второй нормализовал фотографию, вырезая и поворачивая ее, что в конечном итоге обеспечивало единый вид (фотография на паспорт) одного кита.

Третья модель отвечала за распознавание определенных китов по фотографиям, которые были подготовлены и обработаны ранее.Сеть, состоящая из 5 миллионов нейронов, располагалась на кончике капота. Более 941000 нейронов искали голову и более 3 миллионов нейронов были использованы для классификации конкретного кита. Это более 9 миллионов нейронов, выполняющих задачу, что может показаться большим количеством, но бледнеет по сравнению с более чем 100 миллиардами нейронов, работающих в человеческом мозгу. Позже мы использовали аналогичное решение на основе глубокого обучения для диагностики диабетической ретинопатии с использованием изображений сетчатки глаза пациентов.
Обучение с подкреплением , как указано выше, использует систему вознаграждений и штрафов, чтобы заставить компьютер решить проблему самостоятельно.Участие человека ограничивается изменением окружающей среды и настройкой системы вознаграждений и штрафов. Поскольку компьютер максимизирует вознаграждение, он склонен искать неожиданные способы сделать это. Вовлеченность человека направлена ​​на то, чтобы предотвратить использование системы и побудить машину выполнять задачу ожидаемым образом. Обучение с подкреплением полезно, когда нет «правильного способа» выполнить задачу, но есть правила, которым модель должна следовать, чтобы правильно выполнять свои обязанности. Возьмем, к примеру, дорожный кодекс.

В частности, если искусственный интеллект будет управлять автомобилем, обучение игре на некоторых классических играх Atari можно считать значимым промежуточным этапом. Возможное применение обучения с подкреплением в автономных транспортных средствах — это следующий интересный случай. Разработчик не может предсказать все будущие дорожные ситуации, поэтому позволить модели тренироваться с системой штрафов и вознаграждений в разнообразной среде, возможно, является наиболее эффективным способом для ИИ расширить опыт, который он имеет и собирает.

Заключение

Ключевым отличительным фактором обучения с подкреплением является то, как обучается агент. Вместо того чтобы проверять предоставленные данные, модель взаимодействует с окружающей средой, ища способы максимизировать вознаграждение. В случае глубокого обучения с подкреплением нейронная сеть отвечает за хранение опыта и, таким образом, улучшает способ выполнения задачи.

Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?

Хотя обучение с подкреплением, глубокое обучение и машинное обучение взаимосвязаны, никто из них не собирается заменять другие.Ян ЛеКун, известный французский ученый и руководитель отдела исследований в Facebook, шутит, что обучение с подкреплением — это вишенка на большом торте искусственного интеллекта с машинным обучением самого пирога и глубоким обучением глазури. Без предыдущих итераций вишня ничего бы не увенчала.
Во многих случаях использования классических методов машинного обучения будет достаточно. Чисто алгоритмические методы, не связанные с машинным обучением, обычно полезны при обработке бизнес-данных или управлении базами данных.
Иногда машинное обучение только поддерживает процесс, выполняемый другим способом, например, ища способ оптимизации скорости или эффективности.
Когда машине приходится иметь дело с неструктурированными и несортированными данными или с различными типами данных, нейронные сети могут быть очень полезны. Как машинное обучение улучшило качество машинного перевода, было описано в The New York Times.

Сводка

Обучение с подкреплением, несомненно, является передовой технологией, которая может изменить наш мир. Однако его не нужно использовать в каждом случае. Тем не менее, обучение с подкреплением кажется наиболее вероятным способом сделать машину творческой, поскольку поиск новых, инновационных способов выполнения ее задач на самом деле и есть творчество.Это уже происходит: теперь знаменитая AlphaGo DeepMind выполняла движения, которые сначала считались ошибками специалистами-людьми, но на самом деле обеспечила победу над одним из сильнейших игроков-людей, Ли Седолом.
Таким образом, обучение с подкреплением может стать революционной технологией и следующим шагом в развитии ИИ.

.

Чего ожидать от обучения с подкреплением? | Мориц Кирште

Обучение с подкреплением — это сквозное

Вы помните три основные проблемы, связанные с имитационным обучением?
Первую проблему можно решить, предоставив вашей системе возможность самостоятельно решать, какое действие потребуется для достижения прогресса. При этом исчезает и вторая проблема только потому, что она больше не имитирует и учится сама по себе, оценивая более высокую цель вознаграждения (третья проблема предвидения).

Чтобы подчеркнуть, что: он учится, как человек, который изначально изучил задачу, но начиная с самого первого начала. Первые несколько часов обучения будут буквально означать просто сбор данных путем случайных действий, и, надеюсь, мы сделаем что-то отличное (определяемое функцией вознаграждения), чтобы мы могли научиться укреплять это поведение, которое должно стать более вероятным в будущих итерациях.

Это можно сравнить с методом проб и ошибок в обучении новорожденного ребенка, который на самом деле не знает своих собственных возможностей.Его способ справиться с этой ситуацией — исследовать окружающую среду, ползая и плача, что в настоящее время для него лучший выбор.

Обратите внимание, что по мере того, как мы станем лучше, нам придется продолжать не только предпринимать те действия, которые были многообещающими в прошлых итерациях, но также рассматривать новые необычные действия. Это называется компромиссом между эксплуатацией и исследованием, при котором в таких алгоритмах, как ε-greedy, небольшой процент отводится случайным действиям. Это момент, когда большинство людей останавливаются, заявляя: «Это хорошо работает, так зачем что-то менять?».Всегда есть лучшее решение, его изучение требует времени, затрат и усилий…

Определения

Цикл обучения с подкреплением, слегка улучшенный на основе курса DeepRL Сергея Левина

Я не хочу вас путать, поэтому я быстро пойду рассмотрим здесь основные технические термины и кратко проясним весь процесс цикла в обучении с подкреплением.

В основном задействованы всего две стороны: среда и агент . Среда предоставляет агенту подходящее наблюдение текущего состояния (e.г. изображение, видео, сенсорные данные и т. д.), которые обрабатываются агентом с помощью политики (например, сверточной нейронной сети), выводящей наиболее вероятное действие в этом текущем состоянии, которое затем может быть выполнено агентом в своей среде. Окружение теперь отвечает сигналом reward , оценивающим качество этого шага. Это может быть положительный сигнал для поощрения определенного поведения или отрицательный для наказания за плохие решения. Конечно, весь процесс повторяется до тех пор, пока либо эпизод не завершится достижением цели, либо мы не достигнем верхнего предела.Некоторые алгоритмы зависят от данных, собранных во время всего этого эпизода, например Policy Gradient , другим просто нужно изучить пакет { state , action , reward , next state }.

А какие критерии оптимизации?

Это просто максимизация суммы всех ожидаемых будущих наград в данном эпизоде.

Один пакет данных { s , a , r , s ’}.Изображения пейзажа от NVIDIA

Здесь этот пакет данных визуализирован графически. Важно отметить, что теперь нам нужен непрерывный поток данных. Так что одноразовый процесс маркировки данных, как это делается в Imagenet, больше не имеет ценности. Это потому, что нам нужно будет собирать данные даже в этих регионах, алгоритм даже не знает вначале, что такой регион может существовать. Как ребенок, который не знает, как весело играть с игрушкой, пока в конце концов не найдет ее. Или автомобиль, который не знает, что он должен осознавать риск скольжения во время снегопада, пока не попадет в такую ​​ситуацию.

Вот почему среда является неотъемлемой частью разработки алгоритма и не может быть предварительно вычислена, как в контролируемом обучении.

Q-Learning

Q-Learning — один из самых известных конкретных алгоритмов обучения с подкреплением. Он был назван в честь Q-функции, которая оценивает сумму всей будущей награды, выполняя определенное действие в данном состоянии. Обратите внимание, что это не просто дает возможность узнать вне политики, что означает любое { состояние , действие , вознаграждение , следующий состояние } -пакет достаточно вместо одного целого эпизода, содержащего несколько кроме того, это также снижает дисперсию: благодаря вычислению Q-функции алгоритм не полагается только на информацию одного эпизода.Вместо этого он предпочитает, чтобы те шаги, которые превратились в одинаковых ситуациях в несколько эпизодов, были хорошими. Один эпизод сам по себе всегда каким-то образом необычен и ошибочен, но в совокупности подчеркивается их основная общая закономерность.

А как вообще тренировать эту Q-функцию?

Уравнение Беллмана: Q (s, a) = r + γ * max Q (s ‘, a’)

Q-функция, выводящая все будущие награды, может быть представлена ​​в виде огромной таблицы с состояниями в виде строк и действия в виде столбцов или нейронной сети.

Абстрактно говоря, обучение может быть таким простым, как показано на рисунке выше: добавьте к текущему вознаграждению за пакет данных Q-значение следующего состояния (при условии, что вы всегда будете предпринимать наилучшие действия в соответствии с Q-значением) и это по определению текущее значение Q-Value. А теперь постарайтесь максимально увеличить эту награду.

Фактор дисконтирования γ от его имени гарантирует, что алгоритм предпочитает достижение определенного вознаграждения сейчас, а не такое же вознаграждение за два или более временных шага, поэтому он не достигает цели определенно в какой-то точке бесконечного горизонта, а вместо этого, как только возможное.Умножение коэффициента дисконтирования на каждое вычисленное Q-значение, как правило, позволяет снизить вознаграждение в будущем.

Табличный пример Q-Learning: FrozenLake

FrozenLake: Пример кода FrozenLake: Начиная с пластины 1, агент должен найти свой путь к пластине 16, которая вознаграждается одной, избегая при этом смертельных дыр.

В примере FrozenLake агент взаимодействует со своим окружением, получая состояние (от 1 до 16: текущая пластина) и отправляя желаемое действие (рассчитанное с помощью Q-функции), что приводит к определенной награде.

Удаление коэффициента дисконтирования в этом случае приведет к появлению таблицы, содержащей либо 0,00 для лунок, либо 1,00 для оставшихся озер: она учит, как решить задачу без ошибок, но не решить ее как можно скорее, насколько это будет логично для нас, людей.

Более того, в более реалистичном сценарии нельзя просто использовать таблицу, даже если рассматривать изображения как входные состояния или даже непрерывные состояния. Здесь и появляются нейронные сети.К сожалению, в этой ситуации не гарантируется, что она сойдется, однако на практике это часто бывает.

Скорее полезной, чем наш игрушечный пример, является игра под названием Breakout:

Q-обучение в Breakout: 1-й против 7000-го [~ 4 часа] против 9000-го [~ 10 часов] эпизодов

Четыре десятилетия назад Стив Джобс и Воз запрограммировали Breakout в Atari за четыре ночи, используя всего 42 TTL-чипа. Представляли ли они тогда, что теперь возможно с помощью обучения с подкреплением изучить продвинутую политику, способную самостоятельно наблюдать, как лучше всего играть? Искусственный интеллект, специально не запрограммированный для одной игры и явно не имеющий доступа к внутреннему представлению состояния? Это больше, чем просто знакомство с доступными действиями и поддержание мяча в живых, это стратегия игры: избежание штрафов при ударе по оранжевым блокам (увеличенная скорость) и вершине игры (укороченная ракетка) кажется вполне удачным. хорошо.По крайней мере, в более поздних итерациях…

На основе модели RL

И последнее, но не менее важное, высшая дисциплина, крем-де-ла-крем, все еще отсутствует: мета-обучение. Уникальный алгоритм обучения! О нет, только не крем. А пока мы будем придерживаться того, чтобы RL на основе моделей было таким же дальновидным, как мета-обучение, но более простым в использовании.

Вместо того, чтобы изучать функцию вознаграждения, как в Q-обучении в RL на основе моделей, рассматривается еще более сквозной подход: мечтать о том, какой может быть среда, а затем действовать в соответствии с вашей мечтой, насколько это возможно.

.

Как менеджеры могут использовать теорию подкрепления для мотивации сотрудников? | Small Business

Если вы когда-нибудь видели боевик в стиле Джеймса Бонда, вы знаете основную сюжетную линию. Злой гений планирует мировое господство из своего тайного логова, высоко в горах, глубоко под океаном или на орбите в космосе. Он занят совершенствованием технологии, которая позволит ему достичь своей подлой цели. Остановить его может только герой фильма — обычно за считанные секунды.

Постоянная особенность этих фильмов — присутствие миньонов.Сотни или тысячи из них работают на своих рабочих станциях, отлаживают суперкомпьютеры, отбиваются от вторгшихся солдат и поклоняются своему боссу. И вы можете задаться вопросом: что их мотивирует? Зачем работать на злого, страдающего манией величия повелителя в изолированном учреждении, вдали от друзей, семьи и любого человеческого тепла?

Начальник, который никогда не хвалит ваши усилия, который разглагольствует и бредит, как сумасшедший, и который — время от времени — расправляется с сотрудником, которым он недоволен.

Конечно, страх смерти может быть серьезным мотиватором.Но все же…

Формирование мотивации на рабочем месте

В реальном мире менеджеры должны найти несколько менее экстремальный стиль мотивации своих сотрудников. Существует ряд теорий и стилей управления, которые подчеркивают разные типы мотивации. Некоторые из них довольно формализованы, например, иерархия потребностей Маслоу, теория мотивации ожидания или теория мотивации с аналогичным названием справедливости.

Других можно узнать больше по стилю управления, чем по определенной теоретической конструкции.Например, японские фирмы хорошо известны тем, что применяют методы мотивационного командообразования, благодаря которым компания больше похожа на американскую среднюю школу, чем на глобальную корпорацию, с групповыми упражнениями, песнями компании, песнопениями и аплодисментами и даже добровольными: но ожидаемые массовые тусовки по окончании рабочего дня.

На другом конце спектра есть менеджеры, которые придерживаются мнения, что наличие и сохранение работы является достаточной мотивацией. Никаких специальных теорий управления или стратегий мотивации работников не требуется.Ожидается, что сотрудники будут хорошо выполнять свою работу; забрать свою зарплату; каждый день приходить на работу — и им не нужна корпоративная песня или дополнительная доза командного духа, чтобы все это произошло.

Безусловно, есть менеджеры, которые ищут идеи, как сохранить и как повысить уровень мотивации сотрудников в своей рабочей силе. Теория подкрепления была одной из основных школ мотивации сотрудников. Теория подкрепления основана на использовании теорий бихевиоризма для повышения мотивации сотрудников; какое-то время это было довольно популярно, хотя за последние несколько десятилетий его влияние, похоже, ослабло.

Немного предыстории Б.Ф. Скиннера и бихевиоризма

Теория подкрепления основана на психологической области, известной как бихевиоризм, получившей известность благодаря теоретическим и экспериментальным работам профессора Гарварда Бурхуса Фредерика Скиннера, необычное имя которого обычно сокращается до Б.Ф. Скиннера. Он активно участвовал в исследованиях бихевиоризма в Гарварде на протяжении 1960-х годов, и он продолжал писать и читать лекции, пока не скончался в 1990 году.

Скиннер стал пионером концепции, которую он назвал принципом подкрепления, в котором говорилось, что люди (будь то люди или животные) будут иметь тенденцию повторять действия, которые имели положительные результаты, и, наоборот, поведение, которое привело к отрицательным результатам, привело бы к меньшему количеству таких действий.Это имеет смысл. Постоянно заставляя людей получать положительную обратную связь о желаемом поведении и отрицательную обратную связь о нежелательном, можно было сильно повлиять на будущее поведение человека. Несмотря на свою простоту, концепции Скиннера привели к созреванию психологической области бихевиоризма, которая восходит к 1901 году, когда Иван Павлов продемонстрировал, что у собак выделяется слюна при звуке колокольчика, который они связывают с положительным подкреплением в виде еды. .

Скиннер и его коллеги разработали экспериментальную систему, известную как камера оперантного кондиционирования или, более неформально, как ящик Скиннера.Животных, таких как крысы и голуби в ящике Скиннера, можно было обучить выполнять задачу, например, нажимать кнопку или рычаг. Устройство в коробке Скиннера может многократно выдавать награду, например, вкусное угощение, или отрицательные последствия, такие как неприятный звук или легкий электрический шок. Эти оперантные примеры обусловливания — как Скиннер назвал свои методы — могут сильно влиять на поведение животных.

Поведенческие исследования быстро распространились с животных на людей. Скиннер предположил, что существует небольшая разница между человеческими и нечеловеческими организмами с точки зрения их реакции на оперантную обусловленность.Он дошел до того, что отрицал наличие у людей свободы воли — позиция, которая вызвала большие споры. Тем не менее его работа вошла в мейнстрим психологических исследований.

Его работы стали частью популярной культуры, о чем свидетельствуют примеры оперантного обусловливания, которые часто появляются на телевидении и в кино. Если вы помните сцену из оригинального фильма «Охотники за привидениями», где Билл Мюррей проверяет учеников на талант к экстрасенсорному восприятию, применяя электрошок для неправильных ответов, или замечательную сцену из Теории большого взрыва, где Шелдон предлагает шоколадные конфеты Пенни в качестве награды за изменение своего поведения — значит, вы стали свидетелями влияния Скиннера в популярных СМИ.

Теория управления становится поведенческой

Фундаментальный принцип теории подкрепления заключается в том, что действия и поведение, приводящие к положительным последствиям, будут положительно подкрепляться и, следовательно, повторяться, в то время как действия с отрицательными последствиями могут быть встречены с нежелательными последствиями и, следовательно, станут менее частыми. .

На рабочем месте у менеджеров есть широкие возможности оказывать сотрудникам как положительные, так и отрицательные последствия.Денежный бонус или вознаграждение за выходной — очевидный пример того типа положительной обратной связи, который, например, может способствовать дальнейшим положительным результатам.

Литература по теории подкрепления довольно разнообразна с точки зрения того, как положительные и отрицательные подкрепления описываются или классифицируются. В некоторых случаях положительное подкрепление относится к любому виду вознаграждения за хорошо выполненную работу, в то время как отрицательное подкрепление относится к любому типу нежелательных последствий плохой работы.Другие обсуждения теории подкрепления более тонкие и основываются на четырех обычно используемых категориях для описания последствий: положительное подкрепление, отрицательное подкрепление, наказание и исчезновение.

Подкрепление через положительные последствия

Положительное подкрепление — это инструмент управления, позволяющий вознаграждать желаемых результатов от ваших сотрудников. Предоставление какой-то награды для закрепления хорошего результата создает стимулы для повторения результата в будущем.

У менеджеров есть множество инструментов для обеспечения положительного подкрепления.К ним относятся

• Денежные бонусы и награды.
• Награды за отгулы.
• Отличные оценки производительности.
• Награды, например, медали, грамоты, значки.
• Работник месяца парковочных мест.
• Участие в дискуссиях на высоком уровне.
• Повышение авторитета на работе.
• Акции.
• Поздравительное сообщение от большого босса.

В лабораторных условиях Скиннера с животными подкрепление было постоянным и повторяющимся: нажмите правильный рычаг, когда вам его предложат, и получите награду.Каждый раз. На рабочем месте такие искусственные и постоянные установки часто нереальны. Положительное подкрепление часто бывает разовым вознаграждением или чем-то повторяющимся нечасто.

Подкрепление через отрицательное подкрепление

Фраза «отрицательное подкрепление» не всегда используется для обозначения какого-либо наказания (хотя, как ни странно, отрицательное подкрепление иногда используется для обозначения именно этого). Напротив, эта форма подкрепления — способ признать хорошую работу сотрудников, удалив что-то негативное, а не активно предлагая что-то позитивное.

Например, сотрудник, который недавно пришел на работу в фирму и все еще находится на испытательном сроке, может выполнять свою работу достаточно хорошо, чтобы испытательный срок был отменен. Это тип отрицательного подкрепления: хорошие результаты поощряются удалением отрицательного аспекта работы. Аналогичным образом, сотруднику, который должен предоставлять ежедневные письменные обновления о ходе выполнения важного проекта, руководство может сказать, что теперь необходимы только еженедельные обновления, поскольку проект идет хорошо.«Вознаграждение» в этом случае — менее обременительный график отчетности.

Думайте об отрицательном подкреплении как о попытке избавиться от головной боли. Что бы вы ни делали, чтобы избавиться от этого, вы, безусловно, готовы сделать это снова, чтобы избежать дискомфорта в будущем.

Наказание как форма подкрепления

Наказание — это… ну, вы уже почти знаете, что такое наказание. В теории подкрепления на рабочем месте наказание применяется в связи с конкретной проблемой производительности — с ожиданием, что нежелательная производительность станет менее частой.Опоздавший работник может найти меньше денег в следующей зарплате, что дает ему прямую финансовую мотивацию прибыть вовремя.

Вероятно, для менеджеров обычно доступно меньше видов наказаний, чем для положительного поощрения. Например, не в каждой ситуации «менеджер-сотрудник» менеджер может получить зарплату. Среди типов действий, доступных в этой категории:

• Финансовые штрафы.
• Понижение в должности.
• Испытательный срок.
• Отчеты о плохой работе.
• Государственное или частное брань.

Обратите внимание, что прерывание не указано. Несмотря на то, что это явно форма наказания, увольнение не является наказанием, которое приведет к изменению поведения сотрудника, который подвергается наказанию. Поскольку сотрудника больше не будет на этом рабочем месте, это не приведет к видимым изменениям. Однако другие сотрудники замечают этот вид наказания, поэтому его можно рассматривать как вторичное влияние на поведение сотрудников.

Вымирание в теории подкрепления

Хотя вымирание, пожалуй, самая зловещая категория в теории подкрепления, оно имеет довольно узкое и прямое значение. Предполагается, что сотрудник, который проявляет нежелательное поведение, например, нарушает правила разговора во время собрания, получает от своих действий какую-то пользу. Возможно, сотрудник находит положительное подкрепление во внимании окружающих, которое вызывает его поведение. Если убрать положительное подкрепление, то есть не уделять сотруднику того внимания, к которому он стремится, поведение может исчезнуть.

Теория подкрепления на современном рабочем месте

Работа Б.Ф. Скиннера была известна в 1960-х годах, но его идея применения поведенческой теории к людям на рабочем месте в последние десятилетия не получила большого внимания или практики. мотивация сотрудников была в большей степени гуманистической, подчеркивая разнообразие рабочих как отдельных людей с широким спектром сильных сторон, которые можно привнести в офис или на завод.

Точно так же гуманистические подходы признают большое разнообразие человеческих потребностей, интересы и желания.Руководители, использующие гуманистический подход, могут предложить широкий спектр преимуществ, таких как тренажерный зал, велосипедные стойки или комнаты для медитации. Это не льготы, предлагаемые отдельным сотрудникам в качестве вознаграждения за конкретную работу, и не льготы, в которых отдельному сотруднику было бы отказано в качестве формы отрицательного поощрения.

Гуманистический подход приводит к тому, что общее ощущение на рабочем месте отличается от подхода, основанного исключительно на поведенческих практиках. По крайней мере, в настоящее время гуманизм кажется предпочтительным подходом для многих американских рабочих мест.

.

Что такое обучение с подкреплением ?. «Обучение с подкреплением похоже на многие… | by Gayan Samuditha

«R Обучение с подкреплением похоже на многие темы с именами, оканчивающимися на -ing, такие как машинное обучение, глубокое обучение в методах искусственного интеллекта и т. д. Некоторые названия, такие как планирование и альпинизм, являются одновременно проблемой, классом методы решения, которые хорошо работают с классом проблем, и область, изучающая эти проблемы, и методы их решения ».

Как правило, проблемы обучения с подкреплением включают в себя изучение того, что делать? , Как отображать ситуации или действия? — чтобы максимизировать числовой сигнал вознаграждения.По сути, это проблемы замкнутого цикла, потому что действия обучающих систем влияют на их последующие входные данные. Более того, учащемуся не сообщают, какие действия следует предпринять, как во многих формах машинного обучения, вместо этого он должен интересоваться интересными и сложными случаями, действия могут повлиять не только на немедленное вознаграждение, но и на следующую ситуацию, а также на все последующие вознаграждения.

Есть три характеристики, которые существенно замкнуты , не имея прямых инструкций относительно того, какие действия предпринять, и где последствия действий, включая сигналы вознаграждения, разыгрываются в течение длительного времени периоды являются тремя наиболее важными отличительными чертами задач обучения с подкреплением.

** В частности, полная спецификация задач обучения с подкреплением с точки зрения оптимального управления марковскими процессами принятия решений должна подождать до моей следующей истории.

Но, проще говоря, основная идея состоит в том, чтобы уловить наиболее важные аспекты реальной проблемы, с которой сталкивается обучающийся агент, взаимодействующий со своей средой для достижения цели. Очевидно, что агент должен уметь в какой-то степени ощущать состояние окружающей среды и должен уметь предпринимать действия, влияющие на состояние.Таким образом, агент также должен иметь цель или задачи, относящиеся к состоянию окружающей среды. Формулировка предназначена для включения только этих трех основных аспектов. Это — ощущение, действие и цель — в их простейших возможных формах без упрощения какой-либо из них.

Любой метод, который хорошо подходит для решения такого рода задач, мы считаем методом обучения с подкреплением.

• * Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем, вида обучения, изучаемого в большинстве современных исследований в области машинного обучения.
• ** Обучение с учителем — это обучение на обучающем наборе помеченных примеров, предоставленных компетентным внешним руководителем. Каждый пример представляет собой описание ситуации вместе со спецификацией — меткой — правильного действия, которое система должна предпринять в этой ситуации, которое часто заключается в определении категории, к которой принадлежит ситуация.
• Целью этого типа обучения является экстраполяция или обобщение ответов системы с тем, чтобы она действовала правильно в ситуациях, отсутствующих в обучающей выборке.Это важный вид обучения, но одного его недостаточно для обучения на основе взаимодействия. В интерактивных задачах часто нецелесообразно получить примеры желаемого поведения, которые одновременно являются правильными и репрезентативными для всех ситуаций, в которых агент должен действовать. На неизведанной территории — где можно было бы ожидать, что обучение будет наиболее полезным — агент должен уметь учиться на собственном опыте.

Обучение с подкреплением также отличается от того, что исследователи машинного обучения называют обучением без учителя, которое обычно заключается в поиске структуры, скрытой в коллекциях немаркированных данных.

• *** Термины контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, кажется, исчерпывающе классифицируют парадигмы машинного обучения, но это не так.
• Хотя у кого-то может возникнуть соблазн думать об обучении с подкреплением как о разновидности обучения без учителя, поскольку оно не опирается на примеры правильного поведения, обучение с подкреплением пытается максимизировать сигнал вознаграждения вместо того, чтобы пытаться найти скрытую структуру.
• Раскрытие структуры в опыте агента, безусловно, может быть полезно при обучении с подкреплением, но само по себе не решает проблему максимизации сигнала вознаграждения агента обучения с подкреплением.Поэтому мы рассматриваем обучение с подкреплением как третью парадигму машинного обучения, наряду с обучением с учителем, обучением без учителя и, возможно, другими парадигмами. ****

Одна из проблем, возникающих при обучении с подкреплением, а не при других видах обучения, — это компромисс между исследованием и эксплуатацией. Чтобы получить много наград, агент обучения с подкреплением должен отдавать предпочтение действиям, которые он пробовал в прошлом и которые оказались эффективными для получения вознаграждения.Но чтобы обнаружить такие действия, он должен попробовать действия, которые не выбирал ранее.

Агент должен использовать то, что он уже знает, чтобы получить награду, но он также должен исследовать, чтобы лучше выбирать действия в будущем. Дилемма состоит в том, что ни разведка, ни эксплуатация не могут осуществляться исключительно без отказа в выполнении поставленной задачи. Агент должен пробовать различные действия и постепенно отдавать предпочтение тем, которые кажутся лучшими. В стохастической задаче каждое действие нужно пробовать много раз, чтобы получить надежную оценку ожидаемого вознаграждения.Дилемма разведки-эксплуатации интенсивно изучается математиками на протяжении многих десятилетий (об этом мы поговорим в следующем рассказе). А пока, , я просто отмечаю, что проблема баланса между исследованием и эксплуатацией даже не возникает в контролируемом и неконтролируемом обучении, по крайней мере, в его чистейших формах.

Другой ключевой особенностью обучения с подкреплением является то, что оно явно рассматривает всю проблему целенаправленного взаимодействия агента с неопределенной средой.Это контрастирует со многими подходами, которые рассматривают подзадачи, не обращая внимания на то, как они могут вписаться в общую картину.

Например,

, мы упоминали, что большая часть исследований в области машинного обучения связана с контролируемым обучением без явного указания, насколько такая способность в конечном итоге будет полезна. Другие исследователи разработали теории планирования с общими целями, но без учета роли планирования в принятии решений в реальном времени или вопроса о том, откуда берутся прогностические модели, необходимые для планирования.Хотя эти подходы принесли много полезных результатов, их сосредоточение на отдельных подзадачах является существенным ограничением.

Обучение с подкреплением принимает противоположный курс, начиная с полного, интерактивного, целенаправленного агента. Все агенты обучения с подкреплением имеют четкие цели, могут чувствовать аспекты своего окружения и могут выбирать действия, чтобы повлиять на свое окружение. Более того, обычно с самого начала предполагается, что агент должен действовать, несмотря на значительную неопределенность в отношении среды, с которой он сталкивается.Когда обучение с подкреплением включает планирование, оно должно учитывать взаимодействие между планированием и выбором действий в реальном времени, а также вопрос о том, как модели среды приобретаются и улучшаются. Когда обучение с подкреплением включает обучение с учителем, это происходит по определенным причинам, которые определяют, какие способности являются критическими, а какие нет.

Для того, чтобы научные исследования продвигались вперед, важные подзадачи должны быть изолированы и изучены, но они должны быть подзадачами, которые играют четкие роли в полных, интерактивных, целенаправленных агентах, даже если все детали полного агента еще не могут быть раскрыты. заполнен.

********************************************** ******************

Хороший способ понять обучение с подкреплением — рассмотреть некоторые из примеров и возможных приложений, которые руководили его разработкой.

• Мобильный робот решает, следует ли ему войти в новую комнату в поисках мусора, который нужно собрать, или начать попытки вернуться к своей станции зарядки аккумуляторов. Он принимает решение на основе текущего уровня заряда аккумулятора и того, насколько быстро и легко ему удавалось найти зарядное устройство в прошлом.
• Мастер шахмат делает ход. Выбор основывается как на планировании — предвидении возможных ответов и встречных ответов — так и на немедленных интуитивных суждениях о желательности позиций и ходов.
• Адаптивный контроллер регулирует параметры работы нефтеперерабатывающего завода в реальном времени. Контроллер оптимизирует компромисс между выходом, стоимостью и качеством на основе заданных предельных затрат, не придерживаясь строго установленных значений, первоначально предложенных инженерами.

Практический пример (ежедневный пример обучения с подкреплением):

• Фил готовит свой завтрак.При внимательном рассмотрении даже эта, по-видимому, обыденная деятельность обнаруживает сложную сеть условного поведения и взаимосвязанных отношений между целью и подцелью: подойти к шкафу, открыть его, выбрать коробку с хлопьями, затем потянуться, схватить и достать коробку.
• Для получения миски, ложки и кувшина для молока требуются другие комплексы, настроенные интерактивные последовательности действий. Каждый шаг включает в себя серию движений глаз для получения информации и управления достижением и передвижением.
• Постоянно принимаются быстрые решения о том, как нести предметы или что лучше перенести некоторые из них к обеденному столу, прежде чем брать другие.
• Каждый шаг руководствуется целями, такими как схватить ложку или добраться до холодильника, и служит другим целям, например, иметь ложку для еды после приготовления хлопьев и в конечном итоге получить питание.
• Знает он об этом или нет, но Фил получает доступ к информации о состоянии его тела, которое определяет его потребности в питании, уровень голода и пищевые предпочтения.

В этих примерах используются настолько простые функции, что их легко не заметить.Все они предполагают взаимодействие между активным агентом, принимающим решения, и его средой, в которой агент стремится достичь цели, несмотря на неопределенность в отношении своего окружения.

Действиям агента разрешено влиять на будущее состояние окружающей среды (например, следующая шахматная позиция, уровень резервуаров нефтеперерабатывающего завода, следующее местоположение робота и будущий уровень заряда его батареи), тем самым влияя на варианты и возможности, доступные агенту в более позднее время.********* — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — **********

Вне агента и окружающей среды, можно выделить четыре основных подэлемента системы обучения с подкреплением. Это политика, сигнал вознаграждения, функция ценности и, возможно, модель окружающей среды.

1. Политика:

• Политика определяет способ поведения обучающегося агента в данный момент времени. Грубо говоря, политика — это отображение предполагаемых состояний окружающей среды на действия, которые необходимо предпринять в этих состояниях.Это соответствует тому, что в психологии можно было бы назвать набором правил или ассоциаций «стимул-реакция» (при условии, что стимулы включают те, которые могут исходить изнутри животного).

* [В некоторых случаях политика может быть простой функцией или таблицей поиска, тогда как в других она может включать в себя обширные вычисления, такие как процесс поиска. Политика является ядром агента обучения с подкреплением в том смысле, что одного ее достаточно для определения поведения. В общем, политика может быть стохастической.]

2. Награда:

· Сигнал вознаграждения определяет цель в задаче обучения с подкреплением. На каждом временном шаге среда отправляет агенту обучения с подкреплением одно число — вознаграждение. Единственная цель агента — максимизировать общее вознаграждение, которое он получает в долгосрочной перспективе.

· Таким образом, сигнал вознаграждения определяет, какие события являются хорошими и плохими для агента. В биологической системе мы можем рассматривать награды как аналог переживания удовольствия или боли.Они являются непосредственными и определяющими характеристиками проблемы, с которой сталкивается агент.

· Награда, отправляемая агенту в любое время, зависит от текущего действия агента и текущего состояния среды агента. Агент не может изменить процесс, который это делает. Единственный способ, которым агент может повлиять на сигнал вознаграждения, — это его действия, которые могут иметь прямое влияние на вознаграждение или косвенное влияние через изменение состояния окружающей среды.

· В приведенном выше примере, когда Фил завтракает, агент обучения с подкреплением, управляющий его поведением, может получать различные сигналы вознаграждения, когда он ест свой завтрак, в зависимости от того, насколько он голоден, в каком настроении и других особенностях его его тела, которое является частью среды его агента обучения с внутренним подкреплением.Сигнал вознаграждения — это основная основа для изменения политики. Если за действием, выбранным политикой, следует низкое вознаграждение, тогда политика может быть изменена, чтобы выбрать какое-либо другое действие в этой ситуации в будущем.

*** В общем, сигналы вознаграждения могут быть стохастическими функциями состояния окружающей среды и предпринятых действий. ***

*** В то время как сигнал вознаграждения указывает на то, что хорошо в непосредственном смысле, функция ценности указывает, что хорошо в долгосрочной перспективе.Грубо говоря, ценность состояния — это общая сумма вознаграждения, которую агент может ожидать накопить в будущем, начиная с этого состояния.

*** В то время как вознаграждения определяют непосредственную внутреннюю желательность состояний окружающей среды, ценности указывают на долгосрочную желательность состояний после рассмотрения состояний, которые, вероятно, последуют, и вознаграждений, доступных в этих состояниях.

Например,

Состояние всегда может давать низкое немедленное вознаграждение, но все же иметь высокое значение, поскольку за ним регулярно следуют другие состояния, которые приносят высокие вознаграждения.Или наоборот. Если провести аналогию с человеком, награды в чем-то похожи на удовольствие (если оно высокое) и боль (если оно низкое), тогда как ценности соответствуют более тонкому и дальновидному суждению о том, насколько мы довольны или недовольны тем, что наша среда находится в состоянии.

**** Выражаясь таким образом, это хорошо, я надеюсь, что очевидно, что функции значений формализуют базовую и знакомую идею.

· Награды в некотором смысле первичны, тогда как ценности, как предсказания вознаграждений, вторичны.Без вознаграждений не может быть ценностей, и единственная цель оценки ценностей — добиться большего вознаграждения.

· Тем не менее, это ценность, о которой мы больше всего заботимся при принятии и оценке решений. Выбор действий осуществляется на основе оценочных суждений.

· Мы ищем действия, которые вызывают состояния высшей ценности, а не высшей награды, потому что эти действия приносят нам наибольшее вознаграждение в долгосрочной перспективе.

· ** При принятии решений и планировании производная величина, называемая стоимостью, является той, которая нас больше всего интересует.К сожалению, определить ценности намного сложнее, чем определить награды.

· Награды в основном присуждаются непосредственно окружающей средой, но значения должны оцениваться и переоцениваться на основе последовательностей наблюдений, которые агент делает на протяжении всего своего жизненного цикла. Фактически, наиболее важным компонентом почти всех рассматриваемых нами алгоритмов обучения с подкреплением является метод эффективной оценки значений.

· Центральная роль оценки ценностей — это, пожалуй, самое важное, что мы узнали об обучении с подкреплением за последние несколько десятилетий.

3. Модель:

· Последним элементом некоторых систем обучения с подкреплением является модель окружающей среды.

· Это то, что имитирует поведение окружающей среды или, в более общем плане, позволяет делать выводы о том, как будет вести себя среда.

Например,

Учитывая состояние и действие, модель может предсказать следующее результирующее состояние и следующее вознаграждение. Модели используются для планирования, под которым мы подразумеваем любой способ принятия решения о ходе действий путем рассмотрения возможных будущих ситуаций до того, как они возникнут.Методы решения задач обучения с подкреплением, использующие модели и планирование, называются методами на основе моделей, в отличие от более простых методов, не использующих модели, которые учатся методом проб и ошибок, что рассматривается как почти противоположность планированию.

********************** КОНЕЦ ************************ **************

.

No related posts.