Армирование отмостки арматурой: Армирование отмостки вокруг дома сеткой и арматурой

Армирование отмостки стеклопластиковой арматурой от Завода СтеклоПласт

СтеклоПласт » Полезные материалы » Армирование отмостки с помощью стеклопластиковой арматуры

Отмостка предназначена для защиты фундамента дома от негативного влияния дождевых и талых вод, предотвращая его разрушение. Она не позволяет этим водам на продолжительное время контактировать с фундаментом. Она также выполняет роль теплоизоляции и не позволяет фундаменту промерзать, что обеспечивает сохранение тепла полов в доме. Грунт, который расположен рядом, также будет защищен от промерзания, что не даст возникнуть сдвигам в почве и огородит фундамент от деформации.

Стеклопластиковая арматура размотка. Как правильно и быстро размотать в быту. Советы от СтеклоПласт.

В случае, если по периметру дома не была сделана отмостка, дождевые и талые воды будут проникать к основанию строения и далее просачиваться внутрь, став источником появления сырости, которая будет разрушать стены и полы нижних этажей.

В основном отмостка выполняется из монолитного бетона. Как правило, ширина отмостки делается больше ширины карниза минимум на 15 см и больше.

Если грунт просадочный, то ширина отмостки должна быть не менее 90 см, а градус поперечного уклона — не меньше 5.

Композитная стеклопластиковая арматура — контроль диаметра D-10 ГОСТ. ТОЧНО В ДЕСЯТКУ! СтеклоПласт.

Армирование отмостки стеклопластиковой арматурой

Чтобы отмостка вокруг дома была прочнее, производят ее армирование. При использовании стеклопластиковой арматуры от Завода СтеклоПласт рекомендуется использовать арматуру диаметром 6-8 мм, а шаг сетки — 150-200 мм соответственно.

После размотки бухты

Особенность применения стеклопластиковой арматуры для строительства отмостки состоит в ее устойчивости к воздействию влаги, которая является ключевым фактором внешнего негативного влияния, снижающего прочность и снижающего срок службы отмостки. Более того, немаловажную роль играет и устойчивость стеклопластиковой арматуры к агрессивным средам. В совокупности, все эти свойства композитной арматуры положительно влияют на конструкцию и значительно продлевают срок ее службы.

Учитывая степень важности такой конструкции, как отмостка, становится ясным, что ее обязательно необходимо армировать. При этом стоит использовать только самые качественные строительные материалы, в особенности стеклоарматуру, от которой зависит степень прочности и срок эксплуатации без различного рода проблем.

Используйте пластиковые фиксаторы для арматуры от Завода СтеклоПласт для быстрого создания каркаса из стеклопластиковой арматуры.

Завод СтеклоПласт производит высококачественную стеклопластиковую арматуру и поставляет ее на строительные рынки России и стран ближнего зарубежья. Для производства стеклопластиковой арматуры на нашем предприятии берется сырье ведущих производителей. Вся продукция соответствует сертификатам качества и стандартам ГОСТ и ТУ. Сделать заказ онлайн стеклопластиковой арматуры можно на нашем сайте: 

stekloplast34. ru

Сотрудничество Волгоградской и Западно-казахстанской областей — 25.05.2021 г. СтеклоПласт на острие!

Испытание стеклопластиковой композитной арматуры СтеклоПласт. Проехал ТЕПЛОВОЗ — ЕГО МАССА 80 тонн!!!

• ‹ Предыдущая статья
• Следующая статья ›

Вы можете оформить заказ или обсудить условия сотрудничества по телефону

8 (800) 222-72-54

Армирование отмостки арматурой

Зачем это нужно

Отмостка – обязательный элемент здания, имеющий небольшой уклон для отвода влаги из фундамента. Деталь часто выполняет роль пешеходной зоны вокруг дома. Компонент придает строению архитектурную завершенность, поэтому его часто декорируют (плиткой, камнем).

По строительным нормам армирование отмостки не является обязательной процедурой. Усиление конструкции позволит улучшить параметры твердости элемента и фундамента. Применение технологии помогает продлить эксплуатационные сроки сооружения и облегчить ремонт.

Структура сооружения Источник stroitel-lab.ru

Виды сырья

Усиливать конструкцию можно вдоль, поперек или в обоих направлениях. С использованием специальных материалов проходит армирование отмостки: арматурой, диаметром ячеек в 10*10 см, созданной по разным технологиям. У каждого из видов сырья есть сильные и слабые стороны.

Классический

Обычная разновидность – набор прутов, соединенных между собой под прямым углом. Средний диаметр проволоки – 7 мм. Полученная конструкция по весу намного легче стандартного варианта. Изделие сворачивают в рулоны, которые разрезают специальными ножницами по металлу или болгаркой.

Армирование отмостки посредством арматуры классической уместно при усилении кирпичной кладки дома. Обычная разновидность подходит для асфальтобетона. Модель увеличивает прочность и устойчивость к нагрузкам на парковках, при возведении промышленных зданий или при создании опалубки в парках.

Стандартный

Для изготовления сетки применяют проволоку, диаметром до 8 мм. Элементы между собой перпендикулярно скручены, а не сварены, как в классическом виде. Полученный в итоге материал достаточно тяжелый. Сырье используют при:

• усилении фундамента;
• укреплении стен, перекрытий;
• стяжке поверхностей;
• отделке.

При армировании отмостки стандартный вид сетки показывает намного лучшие результаты, чем у обычных разновидностей. Прочные, надежные модели отличаются долговечностью и устойчивостью к различным видам нагрузки. Стоимость материала часто совпадает с классическими типами.

Металлический

При усилении фундаментов в строениях профессионалы отдают предпочтение этой разновидности сырья. Проволоку от внешних воздействий покрывают слоем цинка. Крепкая, прочная сетка не боится атмосферных факторов окружающей среды и агрессивной химии. Металлическая арматура не ржавеет, что обеспечивает долговечность отмостки.

Геотекстильный

Кроме стали в конструкции присутствуют текстильные и полимерные компоненты, которые для надежности сверху обрабатывают каучуком. Сырье очень крепкое и дорогостоящее. Материал уместно использование в сейсмически опасных регионах или при строительстве в рыхлом грунте.

Как сделать отмостку своими руками пошаговая инструкция

Важное условие для работы – она проводится до начала первых заморозков + время на схватывание и застывание.

Из инструментов требуется:

• Строительный миксер. Если он будет использоваться всего один раз, то смысла приобретать заводское изделие, нет. Его в таком случае арендуют. Замешивать бетон порциями нежелательно, так как прерывистая работа чревата расслоениями. Кроме того, это просто непосильный труд.
• Инструменты для земляных работ – лопаты, кирки, ломы.
• Уровень, мастерок, малярные кисти, шпатели.
• Емкости для раствора и воды.

Требуемые материалы:

• Компоненты цементного раствора – дилетантам рекомендовано приобретать сухие готовые смеси, иначе есть рис ошибиться с пропорциями.
• Доски для опалубки, крепеж.
• Арматурный прут или готовая сетка.
• Песок и щебень.
• Также могут потребоваться гербициды – вещества, купирующие растительность на участке, избавить его от хранилищ влаги, нужно непременно.

Подготовка грунта

Канаву для отмостки выкапывают вручную. Такие действия не повредят основного фундамента дома. Если платформа до сих пор не была утеплена и гидроизолирована должным образом, то теперь появляется повод сделать необходимую защиту. К тому же редко фундамент остается без облицовки и прокладка дополнительных слоев – обычное дело.

Утепление и гидроизоляция

• Тщательно сушат основание после снятия толщины грунта.
• Расплавленным битумом обмазывают поверхность бетона и, не дожидаясь его высыхания, «приклеивают» стирольные плиты.
• Поверху также накладывают толстый слой битума, уделяя особое внимание к швам и стыками.
• В месте соединения, обмазывание битумом стоит провести несколько раз, когда предыдущий слой полностью высохнет. Толщина гидроизолятора сформирует деформационный шов и при возможных подвижках грунта разлома бетонных поверхностей не случится.

Далее, выравнивают площадку под отмостку и проливают ее химикатами для устранения будущей растительности. Если имеются корни, то их важно выкорчевать, иначе яды не помогут.

Земляные работы

Канаву утрамбовывают. Для этого пользуются специальным инструментом или широкой доской. Первым слоем, амортизирующим конструкцию, пойдет песок, его также тщательно трамбуют, предварительно увлажнив водой. Затем щебень. Лучше приобретать отсев – его мелкие фракции лягут плотно, и отмостка получит наибольшую крепость.

Армирование отмостки

Без усиления, ни одно бетонное изделие не выдержит нагрузок. Поэтому армированную сетку или собственноручно нарезанный и связанный прут кладут на поверхность из щебня. Для надежности, проволоку для связки протыкают сквозь толщу минеральных слоев, закрепляя таким образом, в земле.

Сечение прута для опалубки не должно быть меньше 10 мм. А в случае значительной высоты отмостки к стене фундамента – от 12 мм. Для полного единения с общей платформой в стенках выбирают штробу и вставляют куски арматуры внутрь.

Общее количество арматуры определяется индивидуально в зависимости от ширины и величины отмостки. Если используется сеть, то мудрить с шагом установки прутьев не потребуется – арматура просто настилается по всей площади. Отдельные прутья располагаются на расстоянии 20 см и чаще, если конструкция внушительна.

Устройство опалубки

Так как угол наклона отмостки небольшой, то не стоит бояться что толща бетона уйдет к внешней стороне короба – раствор замешивается пластичным, но не жидким. Сама опалубка представляет собой одинаковые по высоте щиты. Их устанавливают с временными опорами – колышками – поддерживающими влажную массу. Высота щитов должна быть достаточной, чтобы раствор не вышел за пределы контуров. В виде маяков, на края опалубки набивают рейки – они помогут соблюсти нужный уровень заливки.

Заливка отмостки

Определив скорость собственной работы, можно начинать замешивание небольшими порциями. Когда консистенция удовлетворяет, ведрами переносят раствора в опалубку. Выливают аккуратно, не нарушая щебневого слоя и армирующей сетки. Чтобы убедиться, что отмостка не даст расслоения, толщу протыкают арматурным прутом, выгоняя воздух. Таким образом, ведут всю работу.

После полной заливки поверхность разглаживают и в течение недели проливают холодной водой. Появление белой пены на бетоне означает полностью опустившуюся массу. После этого отмостку оставляют в покое до полного схватывания.

Устройство дренажа

По линии края отмостки выкапывают канаву и помещают в нее дренажные лотки, так, чтобы пластиковые или металлические изделия не были видны по линии горизонта. Их накрывают крышками, и движение по собственному участку станет безопасным.

Можно использовать и ПВХ трубы, разрезанные напополам, однако, заводские изделия с перфорацией удобны и выглядят достойно. Не нужно заморачиваться по поводу выводных труб – она потребуется только одна, для непосредственного спуска сточных масс в канализацию или ливневка.

Стоит подумать об электрическом обогреве лотков или желобов – в период снегопадов и таяния льда заторы из осадков не редкость, что вызывает подтопление участков и соответственно взаимодействие массы бетона с влагой.

Декоративная облицовка

Когда основные работы произведены, следует подумать, как достойно подать конструкцию отмостки. Чаще всего собственники частных домов используют для такой цели тротуарную плитку. Она легко укладывается, имеет богатую палитру, недорога. С ней, фундамент дома и сам объект приобретет презентабельность и достойный вид.

Важно подбирать сочетаемость тонов. Также пользуется успехом керамика, асфальт, декоративный камень. В зависимости от финансовой возможности выбирается собственный вариант.

Видео описание

Отмостка вокруг дома своими руками.

Усиление и заливка

Разобравшись, какую арматуру использовать для отмостки, можно приступать к монтажу. Сетку разрезают ножницами по металлу (болгаркой) по длине конструкции. Отрезки располагают в опалубке, приподнимая над щебнем на 3 см. Все стержни нужно сварить между собой, иначе сооружение станет функционировать только на продольные нагрузки.

Для увеличения прочности запрещено привязывать отмостку к основанию здания, присверливая армирующую сетку к фундаменту. При усадке строения защитная конструкция начнет двигаться. Из-за деформации в усиливающем слое возникнут трещины.

Какую функцию выполняет отмостка

Монолитное основание подвержено разрушительным действиям природных факторов – избыточной влаге, промерзанию, механическим повреждениям в результате вспучивания грунта. Отмостка призвана уменьшить проявления до минимума – избавиться от последствий совсем, нельзя.

Задачи армированного пояса заключаются в следующем:

• Отвод талых, дождевых или паводковых вод от цоколя дома. Кратковременное взаимодействие не сможет навредить бетону, в отличие от застоя. Без отмостки, постоянно влажный бетон начинает крошиться, оголяясь до арматуры, она, в свою очередь, покрывается коррозией, соответственно, жесткость каркаса теряется.
• Сохранение температуры фундамента без значительных понижений в пиковые зимние значения. Часть фундамента, находящаяся под землей, должна оставаться в стабильном состоянии. Этому немало способствует устройство толщи над землей – отмостки. Еще на этапе заливки основной платформы, следует позаботиться об ее утеплении.
• Купирование подвижек грунта. В зависимости от местности и выбранного типа основания, объект будет испытывать напряжения, связанные с капризами почвы – сдвиг пластов, изменение уровня водоносного горизонта, вспучивание или проседание. Отмостка снизит негативные проявления.
• Ну и, конечно, декоративное преимущество отмостки. С нею, дом выглядит законченным. Как правило, ее облицовывают декоративным камнем, плиткой, цокольным сайдингом.

Работу провести несложно своими руками, не привлекая к делу дорогостоящих специалистов.

Обслуживание сооружения

Защитное опоясывающее сооружение готово к эксплуатации после окончательного набора прочности. Армирование бетонной отмостки изнутри ограждает элемент от разрушения в течение 15-20 лет. Чтобы не снижались твердость и долговечность сооружения, нужно его правильно обслуживать.

Владелец дома должен контролировать плотность заполнения пристенного пространства и температурных швов гидроизоляционными материалами. При помощи виниловых лент легко отремонтировать небольшие дефекты в строении.

Увеличить герметичность цементного слоя поможет обработка грунтовкой, потом гидрофобизирующей пропиткой, для надежности – смесью из бетона и жидкого стекла. Армированную отмостку вокруг дома рекомендуем спрятать под декоративным камнем или плиткой.

Компенсационные швы первыми выходят из строя. Причиной поломки становятся нарушения технологии во время набора прочности. Небольшие проблемы можно ликвидировать порозаполнителем или герметиками.

Крупные щели в отмостке расширяют, заполняют раствором бетона и мелким щебнем. После высыхания поверхность обязательно покрывают грунтовкой. Маленькие появившиеся трещины по секциям конструкции убирают при помощи жидкого цемента. Средние дефекты лучше прикрыть мастикой битумной и присыпать песком. Крупные расколы тщательно бетонируют, увлажняя и пряча под пленкой при затвердении.

Укладка арматурной сетки в опалубку

Процесс устройства отмостки предусматривает сооружение опалубки. Именно на этом этапе закладывается армирующий материал.

На месте, куда предстоит заливать бетон, устраивают съемную деревянную опалубку. Снаружи ее фиксируют колышками.

В конструкции опалубки предусматривают наличие температурных швов с шагом 2 – 2,5 м, не исключая углы опалубки. Их герметичность обеспечивают при помощи деревянных брусков, поставленных на ребро и покрытых битумом.

У стены обязательна установка компенсационного шва шириной в 10 – 20 мм, заполненного рубероидом.

Верхний край опалубки должен быть ровным, с учетом перепада высоты для устройства уклона.

Для усиления конструкции, в цоколь здания забивают арматуру, выдерживая шаг 0,70 м. Арматурную сетку увязывают с этой арматурой. Под ней обязательно устраивают подушку из щебня толщиной 30 мм.

После того, как арматура уложена, заливают бетон до верхнего края опалубки.

При заливке бетона важно исключать образование воздушных карманов. Для равномерного распределения бетона можно использовать вибратор.

Белые зоны в обучении с подкреплением

Системы искусственного интеллекта применяются для решения все более сложных задач, связанных с взаимодействием с людьми. Однако такие системы могут быть потенциально опасны, так как они не научились во время обучения избегать действий, которые могут причинить серьезный вред. В выпуске этой недели к Кайлу присоединяется Рамья Рамакришнан, кандидат наук, изучающий информатику и искусственный интеллект в Массачусетском технологическом институте, чтобы обсудить идею «слепых зон» в обучении с подкреплением. Их обсуждение сосредоточено на недавней статье Рамии «Обнаружение белых пятен в обучении с подкреплением».

Известным примером обучения с подкреплением является AlphaGo или AlphaZero, которая просто использовала моделирование для создания обучающих данных для своих нейронных сетей. Несмотря на то, что симулятор смог идеально передать состояние игры в Го, в случае с AlphaGo это может быть не всегда так, бывают случаи, когда смоделированные данные не соответствуют реальному приложению, что приводит к «слепому» результату. пятна».

Статья Рамии посвящена этим слепым пятнам в обучении с подкреплением и предлагает способ научиться их распознавать. Что такое «слепые пятна»? Слепые зоны — это неожиданные ошибки, которые совершает машина или агент из-за того, что среда обучения отличается от реального мира или среды выполнения. Многие системы ИИ развертываются в реальном мире, но они склонны к ошибкам и могут совершать множество ошибок, которые никогда не обнаруживались во время обучения. Эти ошибки может быть чрезвычайно трудно поймать, потому что у агента нет априорных знаний, чтобы следить за ними. Тем не менее, это ошибки, которые важно поймать.

Например, приложения для автономного вождения являются одним из важных приложений обучения с подкреплением, когда автомобили внедряются в реальный мир. Симулятор автоматизированного вождения может включать в себя все основные компоненты для обучения вождению, поворотам, снижению скорости, совершению соответствующих остановок и т. д. Однако, если симулятор не включает полицейские машины, машины скорой помощи или пожарные машины, вы выходите в В реальном мире агент может не знать, как правильно реагировать, когда сталкивается с машиной скорой помощи в реальном мире. Бывают белые пятна и в медицинских приложениях, когда врач не может видеть в полной мере состояние здоровья пациента. Следовательно, врачу придется принимать решения, не зная, каково на самом деле здоровье пациента.

Слепые пятна могут возникать по целому ряду причин. В своей статье Рамья и ее коллеги сосредотачиваются на слепых зонах, возникающих из-за неполного представления состояния. Рассмотрим снова случай автономного транспортного средства, обученного в смоделированной среде. Когда агент развертывается в реальном мире, он может рассматривать пожарную машину и автомобиль как одно и то же и не будет реагировать по-разному, потому что он не знает, что он должен вести себя по-разному рядом с машинами скорой помощи. Как мы можем обнаружить слепые зоны во время обучения, чтобы агент совершал меньше ошибок в реальном мире? Настройтесь, чтобы узнать больше.

[PDF] Обнаружение слепых зон в обучении с подкреплением

• Идентификатор корпуса: 43920987

 @article{Ramakrishnan2018DiscoveringBS,
  title={Обнаружение белых пятен в обучении с подкреплением},
  автор = {Рамья Рамакришнан, Эдже Камар, Дебадипта Дей, Джули А.   Шах и Эрик Хорвиц},
  журнал={ArXiv},
  год = {2018},
  том={абс/1805.08966}
} 

• Рамья Рамакришнан, Эдже Камар, Э. Хорвиц
• Опубликовано 23 мая 2018 г.
• Информатика
• ArXiv

Агенты, обученные моделированию, могут совершать ошибки в реальном мире из-за несоответствия среды обучения и среды выполнения. Эти ошибки могут быть опасными и трудными для обнаружения, потому что агент не может предсказать их априори. Мы предлагаем использовать обратную связь оракула, чтобы изучить прогностическую модель этих слепых зон, чтобы уменьшить дорогостоящие ошибки в реальных приложениях. Мы сосредоточимся на слепых зонах в обучении с подкреплением (RL), которые возникают из-за неполного представления состояния: у агента нет… 

Обнаружение слепых зон для безопасного преобразования Sim-to-Real

• Ramya Ramakrishnan, Ece Kamar, Debadeepta Dey, E. Horvitz, J. Shah

• Computer Science

  J. Artif. Интел. Рез.

• 2020

Эта работа формализует проблему обнаружения слепых зон в RL как зашумленную задачу контролируемого обучения с дисбалансом классов и изучает модели для прогнозирования слепых зон в невидимых областях пространства состояний путем объединения методов агрегирования меток, калибровки, и контролируемое обучение.

Преодоление слепых пятен в реальном мире: использование дополнительных способностей для совместного исполнения

• Рамья Рамакришнан, ЭК -Камар, Бесмира Нуши, Дебейпта Дей, Дж. Шах, Э. Хорвиц

• Compute Science

  AAAI

• 9

  Compute Science

  AAAA

• 9

• Compute Science

  9216

• .

В этой работе изучается, как изучение слепых зон как людей, так и агентов может быть использовано для управления решениями о передаче полномочий, когда люди и агенты совместно действуют в реальном мире, в котором ни один из них не обучен и не оценен в полной мере.

Методы «человек в цикле» для систем обучения, управляемых данными, и систем обучения с подкреплением

• Vinicius G. Goecks

• Информатика

  ArXiv

• 2020

Итеративное открытие человека в петле неизвестных неизвестных в наборах данных изображения

• Lei Han, Xiao-Lu Dong, Gianluca Demartini

• Компьютерная наука

  Hcomp

• 2021
9007
9003 9003
• 2021
9007

. работайте над использованием человеческого интеллекта для обнаружения неизвестных неизвестных (UU) итеративным способом путем дифференциации пространства признаков, созданного краудсорсинговыми работниками, маркирующими экземпляры в режиме активного обучения, от пространства, изученного моделью прогнозирования на этапе пакетного обучения.

Байесовский подход к идентификации репрезентативных ошибок

• Рамья Рамакришнан, Вайбхав Омплкар, ECE Kamar, J. Shah

• Интелсов

  ARXIV

• 2021

663

• 2021

66. генеративной модели для вывода репрезентативных ошибок, основанной на наблюдениях за поведением актера (симулируемого агента, робота или человека), и представляет байесовский алгоритм вывода для GEM и оценивает его полезность при восстановлении репрезентативных ошибок в нескольких областях.

Предотвращение негативных побочных эффектов из-за неполного знания систем ИИ

• Сандхья Сайсубраманиан, С. Зильберштейн, Эдже Камар

• Бизнес

  AI Mag.

• 2021

В этой статье представлен всесторонний обзор различных форм НСЭ и недавних исследований по их решению, выявлены ключевые характеристики НСЭ, подчеркнуты трудности, связанные с предотвращением НСЭС, и обсуждены недавно разработанные подходы, сопоставлены их преимущества. и ограничения.

Изучение вычислительных пользовательских моделей для суммирования политики агента

• Isaac Lage, Daphna Lifschitz, Finale Doshi-Velez, Ofra Amir

• Компьютерная наука

  IJCAI

• 2019

666. к обобщению политик и демонстрирует с помощью исследования с участием людей, что люди используют разные модели для реконструкции политик в разных контекстах, и что сопоставление с ними модели извлечения сводки может повысить производительность.

Эффективное сочетание демонстрации и вмешательства человека для безопасного обучения автономных систем в режиме реального времени

• Винисиус Г. Гекс, Г. Гремиллион, В. Лоухерн, Дж. Валасек, Николас Р. Вейтович

• Образование

  0AA

• 2019

В этом документе реализованы два компонента цикла обучения для автономных систем, который является основой для объединения нескольких модальностей человеческого взаимодействия, и демонстрируется метод в автономной задаче посадки с использованием квадрокоптера с непрерывным вращением, команды тангажа, рыскания и дроссельной заслонки, а также изображения, снятые с направленной вниз камеры в смоделированной среде с высокой точностью.

Смягчение негативных побочных эффектов рассуждения с помощью несовершенных моделей: многообъясняющий подход

• Сандхья Сайсубраманиан, ECE Kamar, S. Zilberstein

• Компьютерная наука

  AAMAS

• 2020169 9003

  AAMAS

• 202016

. Воздействие NSE сформулировано как многоцелевой марковский процесс принятия решений с лексикографическими предпочтениями вознаграждения и резервом, а эмпирическая оценка показывает, что предложенная структура может успешно смягчить NSE.

Исследуя взаимодополняемость человека + машины для прогнозов рецидивизма

• S. Tan, Julius Adebayo, K. Quinn, ECE Kamar

• Психология

  Arxiv

• 2018
9001

ARXIV

• 2018
9001

666. сделанные несколькими турецкими рабочими, охарактеризованы особенности, которые определяют соответствие и несоответствие между COMPAS и Human Scores, и построены гибридные модели «человек + машина» для прогнозирования рецидивизма.

SHOWING 1-10 OF 23 REFERENCES

SORT BYRelevanceMost Influenced PapersRecency

Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning

• Y. Gal, Zoubin Ghahramani

• Computer Science

  ICML

• 2016

Разработана новая теоретическая основа, в которой обучение отсева в глубоких нейронных сетях (НС) рассматривается как приблизительный байесовский вывод в глубоких гауссовских процессах, что смягчает проблему представления неопределенности в глубоком обучении без ущерба для вычислительной сложности или точности теста.

Проверка без ошибок: к безопасному обучению подкрепления с помощью вмешательства человека

• W. Saunders, Girish Sstry, Andreas Stuhlmüller, Owain Evans

• Commergy Science

  AAMAS

Interview
• 2018
9003

9001 6 Формалирование 2018 2018 9003

9001 6 Formeriance For For Rakerian и показывает, как уменьшить человеческий труд, необходимый для обучения контролируемого ученика имитации решений вмешательства человека, и обрисовывает в общих чертах расширения схемы, которые необходимы, если авторы хотят обучать агентов без моделей без единой катастрофы.

Identifying Unknown Unknowns in the Open World: Representations and Policies for Guided Exploration

• Himabindu Lakkaraju, Ece Kamar, R. Caruana, E. Horvitz

• Computer Science

  AAAI

• 2017

This paper proposes методология, не зависящая от модели, которая использует обратную связь от оракула как для выявления неизвестных неизвестных, так и для разумного руководства открытием, и использует двухэтапный подход, который сначала организует данные в несколько разделов на основе сходства признаков экземпляров и присвоенных оценок достоверности по прогностической модели.

Глубокое обучение с подкреплением на основе человеческих предпочтений

• П. Кристиано, Дж. Лейке, Том Б. Браун, Мильян Мартич, С. Легг, Дарио Амодей

• Информатика

  NIPS

• 0016 Эта работа исследует цели, определенные с точки зрения (неэкспертных) человеческих предпочтений между парами сегментов траектории, чтобы эффективно решать сложные задачи RL без доступа к функции вознаграждения, включая игры Atari и имитацию движения робота.

  Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation

  • Tejas D. Kulkarni, Karthik Narasimhan, Ardavan Saeedi, J. Tenenbaum

  • Computer Science

    NIPS

  • 2016

  h-DQN is presented , структура для интеграции иерархических функций ценности, работающих в разных временных масштабах, с внутренне мотивированным глубоким обучением с подкреплением и позволяет использовать гибкие спецификации целей, такие как функции над сущностями и отношениями.

  Рандомизация доменов для переноса глубоких нейронных сетей из моделирования в реальный мир

  В этом документе исследуется рандомизация доменов, простой метод обучения моделей на смоделированных изображениях, которые преобразуются в реальные изображения путем рандомизации рендеринга в симуляторе, и достигается первый успешный перенос глубокой нейронной сети, обученной только на смоделированных RGB-изображениях, в реальный мир с целью управления роботом.

  Переход от моделирования к реальному миру посредством изучения модели глубокой обратной динамики

  • П. Кристиано, Заин Шах, Войцех Заремба

  • Информатика

    ArXiv

  • 2016

  детали управления не указаны, как это могло бы быть в случае, когда ключевые различия заключаются в детальных свойствах трения, контакта, массы и геометрии.

  Интерактивное формирование агентов с помощью человеческого подкрепления: структура TAMER

  • W. B. Knox, P. Stone

  • Информатика

    K-CAP ’09

  • 2009

  MDP) и указывают, что обучение человека в рамках TAMER может уменьшить сложность выборки по сравнению с автономными алгоритмами обучения.

  Перенос обучения для обучения с подкреплением на физическом роботе

  • Samuel Barrett, Matthew E. Taylor, P. Stone

  • Информатика

    AAMAS 2010

  • 2010

  Основным вкладом этой статьи является первая эмпирическая демонстрация того, что трансферное обучение может значительно ускорить и даже улучшить асимптотику выполнение RL полностью выполнено на физическом роботе.