Площадь сечения арматуры таблица: таблица и пример самостоятельного расчёта

Определение площадей поперечного сечения элементов конструкции

% PDF-1.4 % 253 0 объектов > endobj 248 0 объектов > поток применение / PDF

Журнал исследований Национального института стандартов и технологий является публикацией правительства США. Документы находятся в открытом доступе и не подлежат авторскому праву в Соединенных Штатах. Тем не менее, пожалуйста, обратите особое внимание на отдельные работы, чтобы убедиться в отсутствии ограничений авторского права.Отдельные работы могут требовать получения других разрешений от первоначального правообладателя.

Определение площадей поперечного сечения конструктивных элементов

Miller, J.A.

Плагин для захвата бумаги Adobe Acrobat 9.13 2011-02-17T09: 15: 17-05: 00 Adobe Acrobat 9.0 2012-06-14T15: 42: 20-04: 00 2012-06-14T15: 42: 20-04: 00 UUID: f4bc04fd-2900-4d37-9417-e742e009ceba UUID: 52712e5e-f369-494b-a6b6-f7e858117c4f UUID: f4bc04fd-2900-4d37-9417-e742e009ceba дефолт 1

переоборудованный UUID: 30bb6dd7-fd68-4477-b111-13d18314e227 преобразован в PDF / A-1b pdfaPilot 2012-06-14T15: 42: 14-04: 00

Ложь 1 В

Http: // нс.adobe.com/pdf/1.3/ PDF Схема Adobe PDF

внутренний Объект имени, указывающий, был ли документ изменен, чтобы включить информацию о перехвате Trapped Текст

Http: // нс.adobe.com/xap/1.0/mm/ xmpMM XMP Media Management

внутренний UUID-ориентированный идентификатор для конкретного воплощения документа InstanceID URI

внутренний Общий идентификатор для всех версий и версий документа.OriginalDocumentID URI

http://www.aiim.org/pdfa/ns/id/ pdfaid PDF / A ID схема

внутренний Часть стандарта PDF / A часть целое число

внутренний Поправка к стандарту PDF / A драм Текст

внутренний Уровень соответствия стандарту PDF / A соответствия Текст

endstream endobj 202 0 объектов > endobj 249 0 объектов [>] endobj 244 0 объектов > endobj 241 0 объектов > endobj 242 0 объектов > endobj 243 0 объектов > endobj 245 0 объектов > endobj 246 0 объектов > endobj 247 0 объектов > endobj 58 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 64 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 70 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 77 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 83 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 90 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 96 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 103 0 объекта > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 110 0 объектов > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] / XObject >>> / Поворот 0 / Тип / Страница >> endobj 111 0 объектов [112 0 R 113 0 R 114 0 R] endobj 116 0 объектов > поток

Полный учебный словарь по усилению | Shaked Zychlinski

Функция-значение Функция: См. Q-Value .

Действия: Действия — это методы Агента , , методы , которые позволяют ему взаимодействовать и изменять свою среду и, таким образом, переходить между состояниями . Каждое действие, выполняемое Агентом, приносит наград из среды. Решение о том, какое действие выбрать, принимается политикой .

Актер-критик: При попытке решить проблему Укрепление существует два основных метода, которые можно выбрать: вычисление функций значений или Q-значений каждого состояния и выбор действий согласно к ним или непосредственно вычисляют политику , которая определяет вероятности, что каждое действие должно быть предпринято в зависимости от текущего состояния, и действовать в соответствии с ним. Критики Actor-Critic объединяют два метода для создания более надежного метода.Отличное объяснение комиксов можно найти здесь.

Функция Advantage: Обычно обозначается как A (s, a) , функция Advantage представляет собой меру того, насколько определенное действие является хорошим или плохим решением при определенном состоянии — или более просто, что является преимуществом выбора определенного действия из определенного состояния. Математически это определяется как:

, где r (s, a) — ожидаемое вознаграждение за действие a из состояния s , а r (s) — ожидаемое вознаграждение всего состояния с , до того, как действие было выбрано.Его также можно рассматривать как:

, где Q (s, a) — это значение Q , а В (s) — это функция Value .

Агент: Обучение и , действующее , является частью задачи Reinforcement Learning , которая пытается максимизировать наград , которые она дает Environment . Проще говоря, агент — это модель, которую вы пытаетесь создать.

Бандиты: Формально именуемые «k-Armed Bandits» после прозвища «однорукий бандит», присвоенного игровым автоматам, они считаются простейшим типом обучения с подкреплением задач.У бандитов нет разных состояний , но только одно — и награда , рассматриваемая нами, является только немедленной. Следовательно, о бандитах можно думать как о эпизодах с одним состоянием . Каждое из k-оружий считается действием , и целью является изучение политики , которая будет максимизировать ожидаемое вознаграждение после каждого действия (или вытягивания руки).
Контекстные бандиты — это немного более сложная задача, в которой каждое состояние может быть различным и влиять на результат действий — следовательно, каждый раз, когда контекст отличается.Тем не менее, задача остается эпизодической задачей для одного государства, и один контекст не может влиять на другие.

Уравнение Беллмана: Формально, уравнение Беллмана определяет отношения между данным состоянием (или парами состояния действия ) с его преемниками. В то время как существует много форм, наиболее распространенной формой, обычно встречающейся в задачах Reinforcement Learning , является уравнение Беллмана для оптимального Q-значения , которое задается:

или когда не существует неопределенности (то есть вероятности либо 1 или 0):

, где знак звездочки указывает оптимальное значение .Некоторые алгоритмы, такие как Q-Learning , основывают свою процедуру обучения на этом.

Непрерывные задачи: Укрепление Изучение задач, которые не состоят из эпизодов , но скорее длится вечно. У этих задач нет терминала , состояние с. Для простоты обычно предполагается, что они сделаны из одного бесконечного эпизода.

Глубокие Q-сети (DQN) : См. Q-Learning

Глубокое обучение с подкреплением: Использование алгоритма с подкреплением с глубокой нейронной сетью в качестве аппроксиматора для обучающей части.Обычно это делается для того, чтобы справиться с проблемами, когда число возможных состояний и действий быстро масштабируется, а точное решение уже невозможно.

Коэффициент дисконтирования (γ) : Коэффициент дисконтирования, обычно обозначаемый как γ, — это коэффициент, умножающий ожидаемое в будущем вознаграждение на , и варьируется в диапазоне [0,1]. Он контролирует важность будущих наград по сравнению с ближайшими. Чем ниже коэффициент дисконтирования, тем менее важны будущие награды, и Агент будет стремиться сосредоточиться на действиях , которые принесут только немедленные награды.

Среда: Все, что не является агентом ; все, с чем Агент может взаимодействовать, прямо или косвенно. Среда меняется, когда Агент выполняет действий ; каждое такое изменение считается -переходным состоянием . Каждое действие, которое выполняет Агент, приводит к получению Агентом вознаграждения в .

Эпизод: Все состояний , которые находятся между начальным состоянием и конечным состоянием; например: одна игра в шахматы.Цель агента — — максимизировать общее вознаграждение , которое он получает за эпизод. В ситуациях, когда нет состояния терминала, мы рассматриваем бесконечный эпизод. Важно помнить, что разные эпизоды полностью независимы друг от друга.

Эпизодические задачи: Усиление обучения заданий, которые сделаны из разных эпизодов (то есть каждый эпизод имеет терминал состояние ).

Ожидаемый доход: Иногда называемый «общей наградой» и иногда обозначаемый как G , является ожидаемой наградой за весь эпизод .

Experience Replay: Так как Укрепление обучения задач не имеют предварительно сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут извлечь уроки, Агент должен хранить записи всех состояний — переходов, которые он встречал, чтобы он мог учиться у их позже.Буфер памяти, используемый для хранения этого, часто называют Experience Replay . Существует несколько типов и архитектур этих буферов памяти, но некоторые очень распространенные из них — это циклические буферы памяти (которые гарантируют, что Агент продолжает обучаться своему новому поведению, а не вещам, которые могут быть неактуальными) и память на основе выборки резервуара буферы (которые гарантируют, что каждый записанный переход состояния имеет четную вероятность быть вставленным в буфер).

Эксплуатация и разведка: Усиленное обучение Задачи не имеют предварительно сгенерированных обучающих наборов, из которых они могут научиться — они создают свой собственный опыт и учатся «на лету».Чтобы сделать это, агенту необходимо попробовать много разных действий во многих разных состояниях , чтобы попытаться изучить все доступные возможности и найти путь, который максимизирует его общее вознаграждение ; это называется Exploration , поскольку агент исследует Environment . С другой стороны, если все, что Агент будет делать, это исследовать, он никогда не максимизирует общее вознаграждение — он должен также использовать информацию, которую он изучил, чтобы сделать это.Это известно как Эксплуатация , поскольку агент использует свои знания для максимизации вознаграждений, которые он получает.
Компромисс между этими двумя является одной из самых больших проблем проблем обучения с подкреплением, так как эти два должны быть сбалансированы, чтобы позволить агенту как достаточно изучать среду, так и использовать то, что он изучил, и повторять наиболее полезный путь это найдено.

Greedy Policy, ε -Greedy Policy: Жадная политика означает, что Агент постоянно выполняет действие , которое, как считается, дает наибольшее ожидаемое вознаграждение .Очевидно, что такая политика не позволит агенту исследовать вообще. Чтобы по-прежнему разрешать некоторые исследования, вместо этого часто используется жадная политика ε-: выбирается число (с именем ε ) в диапазоне [0,1], и перед выбором действия выбирается случайное число в диапазоне [0,1] выбрано. если это число больше ε , выбирается жадное действие, но если оно меньше, выбирается случайное действие. Обратите внимание, что если ε = 0, политика становится жадной политикой, а если ε = 1, всегда исследуйте.

k-Armed Bandits: См. Бандиты .

Марковский процесс принятия решений (MDP): Свойство Маркова означает, что каждое состояние зависит исключительно от его предыдущего состояния, выбранное действие , выполненное из этого состояния, и вознаграждение , полученное сразу после этого действия был выполнен. Математически это означает: s ‘= s’ (s, a, r) ​​, где s ‘ — это будущее состояние, s — это его предшествующее состояние, а a и r — это действие и награда. ,Предварительное знание о том, что произошло до с , не требуется — свойство Маркова предполагает, что с содержит всю соответствующую информацию в нем. Марковский процесс принятия решений — это процесс принятия решений, основанный на этих допущениях.

на основе модели и без модели: На основе модели и без модели — это два разных подхода, которые Агент может выбрать при попытке оптимизировать свою политику . Это лучше всего объяснить на примере: предположим, вы пытаетесь научиться играть в блэкджек.Вы можете сделать это двумя способами: во-первых, вы рассчитываете заранее, до начала игры, вероятности выигрыша всех состояний и все вероятности перехода состояний с учетом всех возможных действий , а затем просто действуете в соответствии с вами расчеты. Второй вариант — просто играть без каких-либо предварительных знаний и получать информацию, используя метод проб и ошибок. Обратите внимание, что используя первый подход, вы в основном моделируете свою среду , в то время как второй подход не требует никакой информации об окружающей среде.В этом и заключается разница между моделью и без модели; первый метод основан на модели, а последний — без модели.

Монте-Карло (MC): Методы Монте-Карло — это алгоритмы, которые используют многократную случайную выборку для достижения результата. Они часто используются в алгоритмах Reinforcement Learning для получения ожидаемых значений; например, — вычисление состояния Функция значения путем многократного возврата к одному и тому же состоянию и усреднение по фактическому совокупному вознаграждению , полученному каждый раз .

On-Policy & Off-Policy: Каждый алгоритм Learning Learning должен следовать некоторой политике , чтобы решить, какие действия выполнять в каждом состоянии . Тем не менее, процедура обучения алгоритма не должна учитывать эту политику при обучении. Алгоритмы, которые касаются политики, которая привела к прошлым решениям о действиях состояния, называются алгоритмами на на политике, в то время как те, которые игнорируют его, известны как вне политики .
Хорошо известным алгоритмом вне политики является Q-Learning , поскольку в его правиле обновления используется действие, которое приведет к наибольшему Q-значению , в то время как действительная политика может ограничить это действие или выбрать другое. Вариант Q-Learning по политике известен как Sarsa , где в правиле обновления используется действие, выбранное с помощью следующей политики.

Однорукие бандиты: См. Бандиты .

Одноступенчатый TD: См. Временная разница .

Политика (π): Политика, обозначенная как π (или иногда π (a | s) ), представляет собой отображение из некоторого состояния с на вероятности выбора каждого возможного Действие с учетом этого состояния. Например, жадная политика выводит для каждого состояния действие с наибольшим ожидаемым Q-значением .

Q-Learning: Q-Learning — это вне политики Reinforcement Learning алгоритм, который считается одним из самых основных.В своей наиболее упрощенной форме он использует таблицу для хранения всех Q-значений всех возможных состояний — возможных действий пар. Он обновляет эту таблицу, используя уравнение Беллмана , в то время как выбор действия обычно выполняется с помощью политики ε-жадности .
В простейшей форме (нет неопределенностей в состояниях — переходов и ожидаемых наград ), правило обновления Q-Learning:

Более сложной версией этого, хотя и гораздо более популярной, является Deep Q — вариант сети (который иногда даже называют просто Deep Q-Learning или просто Q-Learning ).Этот вариант заменяет таблицу состояний-действий нейронной сетью, чтобы справиться с крупномасштабными задачами, где количество возможных пар состояние-действие может быть огромным. Вы можете найти руководство по этому алгоритму в этом посте.

Q Значение (функция Q): Обычно обозначается как Q (s, a) (иногда с индексом π, а иногда как Q (s, a; θ) в Deep RL ), Q Значение является мерой общего ожидаемого вознаграждения при условии, что Агент находится в состоянии с и выполняет действие a , а затем продолжает играть до конца эпизода после примерно полис π.Его название является аббревиатурой слова «Качество», и математически оно определяется как:

, где N — количество состояний от состояния с до состояния терминала, γ — коэффициент дисконтирования , а r⁰ — немедленное вознаграждение, полученное после выполнения действия a в состоянии с .

Алгоритмы REINFORCE: Алгоритмы REINFORCE представляют собой семейство Укрепление обучения Алгоритмы , которые обновляют свою политику Параметры в соответствии с градиентом политики в отношении бумаги политики параметров [] ,Имя обычно пишется только заглавными буквами, поскольку изначально оно является аббревиатурой для оригинальной схемы группы алгоритмов: « RE приход I ncrement = N отрицательный F актер x O ffset R einforcement x C характерно E ответственность »[источник]

Обучение с подкреплением (RL): Обучение с подкреплением, как обучение с контролем и без надзора, является одной из основных областей машинного обучения и искусственного интеллекта.Он касается процесса обучения произвольного существа, формально известного как Агент , в окружающем его мире, известного как Environment . Агент стремится максимизировать наград, которые он получает от Среды , и выполняет различных действий , чтобы узнать, как реагирует Среда, и получить больше наград. Одна из важнейших задач задач RL — связать действия с отложенными вознаграждениями, которые представляют собой вознаграждения, полученные Агентом задолго до того, как было выполнено действие, генерирующее вознаграждения.Поэтому он широко используется для решения различных видов игр, от Tic-Tac-Toe, Chess, Atari 2600 и до Go и StarCraft.

Награда: Числовое значение, полученное Агентом из Среды как прямой ответ на действия Агента . Цель Агента — максимизировать общее вознаграждение, которое он получает во время эпизода , и поэтому награды — это мотивация, в которой Агент нуждается, чтобы действовать в желаемом поведении.Все действия дают вознаграждения, которые можно условно разделить на три типа: положительных вознаграждений, , которые подчеркивают желаемое действие, отрицательных вознаграждений, , которые подчеркивают действие, от которых агент должен отклониться, и , равных нулю , что означает, что Агент не сделал ‘ не делай ничего особенного или уникального.

Sarsa: Алгоритм Sarsa — это в значительной степени алгоритм Q-Learning с небольшой модификацией для того, чтобы сделать его алгоритмом по политике .Правило обновления Q-Learning основано на уравнении Беллмана для оптимального Q-значения , и поэтому в случае отсутствия неопределенностей в переходах состояния и ожидаемых вознаграждений , правило обновления Q-Learning :

Чтобы преобразовать это в алгоритм на основе политики, последний член модифицируется:

, когда здесь, оба действия a и a ‘ выбраны той же политикой . Название алгоритма получено из его правила обновления, которое основано на ( с, a, r, s ’, а’ ), и все они исходят из одной и той же политики.

Состояние: Каждый сценарий, с которым агент сталкивается в среде , формально называется состоянием . Агент осуществляет переход между различными состояниями, выполняя действий . Стоит также упомянуть состояний терминала , которые отмечают конец эпизода . Нет возможных состояний после того, как было достигнуто конечное состояние, и начинается новый эпизод. Довольно часто состояние терминала представляется как особое состояние, в котором все действия переходят в одно и то же состояние терминала с вознаграждением , 0.

Функция значения состояния: См. Функция значения .

Временная разница (TD): Временная разница — это метод обучения, который сочетает в себе как динамическое программирование, так и принципов Монте-Карло ; он учится «на лету» подобно Монте-Карло, но обновляет свои оценки, как динамическое программирование. Один из самых простых алгоритмов разницы во времени, известный как одноступенчатый TD или TD (0) . Он обновляет функцию значения согласно следующему правилу обновления:

, где V — функция значения, с — состояние , r — вознаграждение , , γ — скидка . коэффициент , α — это скорость обучения, t — шаг по времени, а знак «=» используется как оператор обновления, а не равенство.Термин, найденный в квадратных скобках, известен как ошибка разницы во времени .

Состояние терминала: См. Состояние .

Верхняя доверительная граница (UCB): UCB — это метод исследования , который пытается гарантировать, что каждое действие хорошо изучено. Рассмотрим политику исследования , которая является абсолютно случайной — это означает, что каждое возможное действие имеет одинаковую вероятность выбора.Есть вероятность, что некоторые действия будут изучены гораздо больше, чем другие. Чем меньше выбрано действие, тем менее уверенно может быть Агент относительно ожидаемой награды , и его фаза эксплуатации может быть повреждена. Исследование UCB учитывает количество раз, которое было выбрано каждое действие, и придает дополнительный вес тем, кто менее изучен. Формализовав это математически, выбранное действие выбирается следующим образом:

, где R (a) — ожидаемое общее вознаграждение за действие a , t — количество предпринятых шагов (сколько всего действий было выбрано), N (a) — это число раз, когда действие было выбрано , а c — это настраиваемый гиперпараметр.Этот метод также иногда называют «разведкой через оптимизм», поскольку он дает менее изученным действиям более высокую ценность, поощряя модель выбирать их.

Значение Функция: Обычно обозначается как В (ы) (иногда с индексом π), функция Значение является мерой общего ожидаемого вознаграждения , предполагая, что Агент находится в состоянии с и затем продолжает играть до конца эпизода после некоторой политики π.Математически это определяется как:

. Хотя это похоже на определение Q Value , существует неявная, но важная разница: для n = 0 награда r⁰ В (с) равна ожидаемое вознаграждение от простого нахождения в состоянии с , до какого-либо действия, в то время как в Q Value r, — это ожидаемое вознаграждение после определенного действия. Эта разница также дает функцию Advantage .

.