52
правки
Изменения
→Активное обучение с обучающими действиями
== Активное обучение с обучающими действиями ==
У рассмотренных выше стратегий сэмплирование есть недостатки: в пространстве $X$ могут оставаться неисследованные области, вследствие чего снижается качество и увеличивается время обучения. Эвристикой, позволяющей решить эту проблему , является выбор случайных объектов, комбинированный с детерминированным выбором по степени информативности.
Есть два алгоритма обертки над любой стратегией сэмплирования {{---}} алгоритм $\varepsilon$-active и экспоненциональный градиент (англ. ''Exponential gradient''). Алгоритм $\varepsilon$-active {{---}} это базовый вариант, в котором предлагается на каждой итерации производить следующие шаги:
