Линейная арматура для сип: Линейная арматура СИП для ВЛИ 0,4 кВ каталог – купить по выгодной цене

alexxlab | 13.03.2023 | 0 | Разное

Виды и области применения СИП арматуры | Орехово-Зуево

СИП – это самонесущий провод в изоляции, который широко применяется в процессе монтажа линий электропередач. В процессе монтажа для долговечной эксплуатации следует применять арматуру для кабелей СИП линейного типа. На рынке представлены разные типы арматуры, которые подходят для определенных типов проводов. Изделия по назначению делятся на арматуру для СИП-2 (для кабелей с несущей жилой), СИП-3 (для кабелей с защитой) и СИП-4 (для кабеля без несущей жилы).

Разновидности арматуры для СИП

Линейная арматура делится на такие виды:

  • зажимы для ответвлений;
  • зажимы для качественной фиксации несущей жилы с изоляцией;
  • крепежные элементы;
  • анкеры, кронштейны и крепежи с крюками;
  • зажимы, разработанные для крепления кабелей без несущей жилы;
  • предохранители;
  • наконечники с изоляцией;
  • зажимы для соединения элементов;
  • ограничители, защищающие от перенапряжения и скачков в сети.

В процессе конструирования воздушных линий электропередач применяются практически все указанные разновидности арматуры.

Как выбрать надежную арматуру для СИП

В процессе подбора арматуры следует ответственно отнестись к ее техническим характеристикам. Только так можно подобрать качественную и надежную арматуру для определенных целей.

Ключевая характеристика, которую необходимо принимать во внимание – это качество сырья, из которого производится арматура для СИП. Качество не всегда можно оценить визуально, а арматура из некачественного материала в процессе эксплуатации поддается деформациям и требует замены. Необходимость покупки новых изделий провоцирует значительные расходы, возлагаемые на компанию, занимающуюся строительством. Но стоит помнить, что и среди дорогостоящей продукции могут попадаться изделия с заводским браком.

Чтобы снизить вероятность приобретения некачественного товара, рекомендуется обращаться только к проверенным продавцам, дилерам завода-изготовителя. Так, арматура для кабелей СИП производителя НИЛЕД (NILED) прошла все необходимые этапы сертификации, а изготовитель контролирует честность и прозрачность работы своих официальных дилеров. При возникновении сложностей и обнаружении бракованных изделий, возврат и обмен через дилера осуществляется гораздо оперативнее.

Цена арматуры в большинстве случаев становится решающим фактором для клиентов в пользу приобретения продукции. Но здесь важно соблюдать золотую середину, поскольку слишком низкая стоимость часто свидетельствует о значительных проблемах с качеством товара, и проблемы могут проявиться непосредственно в процессе эксплуатации. Качественные изделия не могут стоить очень дешево, ведь в технологическом процессе используется дорогостоящее сырье, материалы.

Для осуществления отдельных видов работ предусмотрена специально созданная линейная арматура для монтажа кабелей СИП. В процессе выбора и монтажа необходимо учитывать данную специфику, технические характеристики кабелей и арматуры. В противном случае при использовании неподходящей арматуры и несоответствия рабочим параметрам, после монтажа она быстро выйдет из строя и потребует замены. А это, в свою очередь, повлечет дополнительные расходы.

Компания Трансэнерго является официальным дилером и предлагает арматуру для СИП в разных ценовых сегментах:

  • арматура НИЛЕД (NILED) премиум-качества;
  • продукция марки ВК в бюджетном сегменте;
  • арматура для СИП Ensto, Resul, Tyco, Sicame. Арматурофф и прочих торговых марок

В каталоге продукции на сайте transenergo.ru вы сможете выбрать подходящую кабельную арматуру многих отечественных и зарубежных изготовителей, а наши менеджеры помогут подобрать товары под ваши проекты и запросы. Комплектация и отгрузка заказов осуществляется не только в Орехово-Зуево, в Москве и МО, но и по всей территории Российской Федерации.

*на правах рекламы*

Арматура для СИП: преимущества и популярные разновидности


СИП или самонесущие изолированные провода применяются для прокладки электроснабжения к жилым и производственным объектам. Для их крепления к стенам и фасадам используют специальную арматуру. Изделия от бренда «Нилед» производятся с 1932 г.

Ассортимент товаров

Арматура СИП, каталог которой представлен на сайте, включает в себя:

  1. Анкерный кронштейн. Им соединяют друг с другом изолированные проводники равной мощности.
  2. Анкерный кронштейн. Служит для фиксации анкерных зажимов на магистральных высоковольтных линиях.
  3. Ответвительный зажим. Служит для соединения высоковольтного кабеля магистральной линии с ответвлением меньшей мощностью, которое идет к снабжаемому электроэнергией объекту.
  4. Промежуточный зажим. С его помощью крепят кабели к угловым или промежуточным опорам.

Есть и другие группы товаров, но они предназначены для частных случаев и созданы на основе вышеперечисленных пяти позиций. Представлены ниже на странице.

Преимущества арматуры

Арматура для СИП по стандартам 2 и 4 обладает следующими преимуществами:

  1. Срок службы достаточно длительный при соблюдении технологии монтажа.
  2. Способность работать в условиях сверхнизких температур.
  3. Полная совместимость с любыми современными конструкциями кабеля.
  4. Ответвления от основной линии можно создавать без ее отключения.

Что учесть при выборе?

В каталоге «Нилед» представлен широкий ассортимент арматуры для СИП. Но работоспособность высоковольтной линии и гарантию ее приема дает только правильный выбор арматуры. Чаще всего это подбор прокалывающих зажимов без учета сечения провода. Качество соединения страдает при:

  1. Подборе зажимов для кабеля меньшего сечения. Становится причиной аварии на линии при скачках напряжения.
  2. Взятии зажимов для провода с большим сечением, чем используемый. В этом случае фиксаторы зажима неспособны проколоть изоляцию по правилам и дать нужный контакт с проводом внутри.

Арматура «Нилед» соответствует европейским стандартам качества и безопасности. Главное – выбирать ее в соответствии с заявленными в инструкции целями.


Арматура для подвески СИП на ВЛИ 0,4 КВ

Линейная арматура для крепления изолированной несущей жилы (СИП 2)

  • Анкерные клиновые зажимы
    — DN 123

Зажимы для крепления СИП без несущей нулевой жилы (СИП 4)

  • Анкерные зажимы
    — RPA 425/50, RPA 470/95, RPA 450/120
    — PAS 216/435
  • Подвесные зажимы
    — PS 216/25, PS 425/50, PS 470/95
    — PS 4-16/95, PSP 25/120

Анкерные кронштейны

  • Анкерные кронштейны
    — CS 10.3, CA 2000
    — CS 1500E
    — CA 16, CA 25
    — CT 600, CB 600
    — B 16, B 20
    — CF 16, BT 8

Ответвительные зажимы

  • Герметичные прокалывающие зажимы
    — P 4, P 625, P 645, P 70, P 150, P 240, P 617, P 619, P 14
  • Ответвительные зажимыс раздельной затяжкой болтов многократного применения со стороны ответвления
    — P 21, P 71, P 72, P 74, P 151+BI, PI 153+BI, PI 240+BI
    — CD 71+BI, CD 72+BI, CD 153+BI
  • Плашечный зажим
    CD 35, CD 120
  • Герметичные переходные ответвительные зажимы
    N 640, N 70
  • Зажим ответвительный для закорачивания и наложения защитного зазаемления
    PC 481
  • Устройство для закорачивания
    M6D, M7D
  • Устройство заземления
    MaT
  • Оганичитель перенапряжения
    OP 600/28, OP 600/50, OP 600/66

Соединительные зажимы

  • Соединительные зажимы
    MJPT
    MJPB
  • Изолированные наконечники
    CPTAUR

Предохранительные вставки, предохранители

  • Корпус предохранителя PF
  • Съемный предохранитель FG

Крепежные изделия для крепления СИП и арматуры

  • Дистанционный фиксатор BIC
  • Металлическая лента F207, F107
  • Скрепа и бугель
    NC 10, NC 20, NB 10, NB 20
  • Фасадное крепление для подвески СИП
    SF 20, SF 50
  • Стяжные хомуты
    E 778, E 260, E 350, E 760
  • Герметичные колпачки
    CE 6. 35, CE 25.150, CE 70.240
  • Лента с самосхватывающейся мастикой
    STC 20
  • Защитная смазка
    GN 250

Линейная арматура для крепления СИП к тросовым оттяжкам

  • CS 1
  • CS 2

Линейная арматура нилед для коаксильных проводов

  • DN 414
  • DC

Линейная арматура для оптического кабеля

  • SF 10
  • SF-T1
  • DN-T11, DN-T11R
  • PS-T8, PS-T11

Устройства и приспособления для раскатки СИП

  • CM 1750, CN 17.70, E-B
  • RT 1, RT 5
  • SCT 50.70
  • PT 500, PT 1000

 

Инструмент для монтажа СИП

  • C 32
  • RIL 9
  • CVF
  • CIS
  • E 894
  • JOK 828
  • BC
  • CL 13 Click, CL 10 Click
  • HT 50
  • R 22
  • E 140/E 173, E 22/215
  • R 05

 

Линейная арматура Нилед для подвески СИП на ВЛЗ 6-20 КВ

Арматура для кабельных линий

Кабельные наконечники

  • Кабельный наконечник из алюминиевого сплава ТА
  • Кабельный наконечник TAU
  • Кабельные наконечники с болтами со срывными головками TTA
  • Наконечники с болтами со срывными головками TTA-К
  • Наконечники с болтами со срывными головками TTA-P2
  • Крепежные болты со срывными головками TD
  • Болтовой изолированный наконечник TTP со срывными головками
  • Наконечники с болтами со срывными головками TTA — SR
  • Болтовой наконечник PCR со штекером

Болтовые соединительные зажимы

  • Болтовой соединительный зажим MET – SR
  • Болтовой соединительный зажим MET
  • Болтовой соединительный зажим MET — K
  • Болтовой соединитель PCA
  • Болтовой соединитель PCT
  • Болтовой ответвительный зажим MDT
  • Соединительный зажим MTP

Ответвительные прокалывающие зажимы

  • Ответвительный прокалывающий зажим SX
  • Ответвительный прокалывающий зажим RS

Практический курс обучения подкреплению: часть 5 | Пау Лабарта Бахо

Глубокое Q-обучение

Давайте углубимся! 🙏 Джереми Бишоп из Pexels

Это часть 5 практического курса по обучению с подкреплением, который проведет вас с нуля до HERO 🦸‍♂️.

Часть 1. Введение в обучение с подкреплением
Часть 2. Табличное Q-обучение
Часть 3. Табличное SARSA
Часть 4. Линейное Q-обучение 0005

В части 4 мы создали неплохой агент для среды Cart Pole. Мы использовали параметрическое обучение Q с линейной моделью.

Сегодня мы заменим эту линейную модель нейронной сетью .

И мы на ура решим среду Cart Pole 😎

Сегодняшний урок немного длиннее, так как включает в себя мини-ускоренный курс по обучению нейросетевых моделей. Если вы не являетесь экспертом в области глубокого обучения, я настоятельно рекомендую вам не пропускать его.

Весь код этого урока на это репозиторий Github . Git клонирует его, чтобы решить сегодняшнюю проблему.

И если вам понравился курс, поставьте ⭐ на Github!

Сделайте большой глоток ☕. Мы готовы начать!

  1. Давайте углубимся!
  2. Практическое введение в глубокое обучение
  3. Deep Q обучение решению проблемы с тележкой
  4. Резюме ✨
  5. Домашнее задание 📚
  6. Что дальше? ❤️

В предыдущем уроке мы использовали эту линейную параметризацию для представления оптимальной функции q.

линейная функция q (Изображение автора)

Это небольшая модель всего с 10 параметрами.

Успех (или неудача) параметрического агента Q-обучения сильно зависит от параметризации, которую мы используем для аппроксимации функции оптимального значения q.

Линейные модели концептуально просты, их можно быстро обучить и быстро запустить. Однако они не очень гибкие . Имея набор входных и выходных данных, линейные слои изо всех сил пытаются сопоставить входные данные с выходными.

И тут в игру вступают нейронные сети.

Нейросетевые модели — это самые мощные аппроксимации функций, которые у нас есть. Они чрезвычайно гибки и могут использоваться для выявления сложных закономерностей между входными объектами и целевыми метками.

Теорема универсального приближения 📘 — это математический результат, который, по сути, говорит о том, что

Нейронные сети настолько гибки, насколько вы этого хотите. Если вы создадите достаточно большую нейронную сеть (т. е. с достаточным количеством параметров), вы обнаружите точное соответствие между входными функциями и целевыми значениями.

Или, если вы предпочитаете более философский подход…

Мастер Брюс не мог бы сказать лучше (Отредактировано автором из Clipart)

Сегодня мы собираемся заменить линейную модель из части 4 на самую простую архитектуру нейронной сети. : нейронная сеть с прямой связью .

Нейронная сеть с прямой связью (Изображение автора)

Позже в этом курсе мы будем использовать другие нейронные сети для работы с более сложными пространствами состояний (например, сверточные нейронные сети).

Как я уже сказал в начале курса, я не ожидаю, что вы станете экспертом в области нейронных сетей.

Если вы действительно один из них, не стесняйтесь пропустить следующий раздел и сразу перейти к разделу 3.

В противном случае, давайте разогреем наше мастерство глубокого обучения с помощью следующей задачи на имитацию обучения, которую я создал для сегодняшнего дня.

Предстоит многое рассказать, так что вооружитесь глубоким вниманием.

👉🏽 ноутбуки/05_crash_course_on_neural_nets.ipynb

В этом разделе мы решим задачу контролируемого машинного обучения с использованием глубокого обучения.

Но почему бы нам просто не решить Тележку? 🤔

Ключевое различие между задачей Supervised ML и оптимизацией, которую мы решаем в параметрическом Q-обучении, заключается в том, что в Supverside ML цели фиксированы , в то время как в параметрическом Q-обучении они НЕ фиксированы, , но перемещаются .

Из-за этого задачи контролируемого машинного обучения легче решать, и, следовательно, они являются лучшей отправной точкой для того, чтобы запачкать руки моделями нейронной сети.

В контролируемом машинном обучении у вас есть набор данных пар (ввод, вывод) , и вы хотите найти правильное сопоставление между входами (также известными как функции) и выходными данными (также известными как цели/метки).

Хорошо, какую проблему контролируемого машинного обучения мы собираемся решить?

Я взял идеального глубокого агента, которого мы будем обучать в следующем разделе (он же идеальный агент ), и сгенерировал выборку из 1000 состояний (входные данные) с соответствующими действиями, предпринятыми этим идеальным агентом (выходные данные). . Из этой выборки наблюдений мы хотим узнать основную оптимальную политику, которой следует агент.

Думайте об этом как о проблеме имитации обучения. Вам дается 1000 образцов (состояние, действие) из экспертной работы, и ваша задача состоит в том, чтобы изучить основную стратегию, которой следует агент.

Хватит болтать. Давайте посмотрим на код. Сначала мы увидим, как генерировать обучающие данные. Затем мы обучим несколько моделей нейронных сетей и извлечем некоторые знания.

2.1 Создание данных обучения

Как обычно, мы начинаем с загрузки среды

Для создания данных обучения нам сначала нужно получить идеальные параметры агента (и гиперпараметры). Я загрузил их на общедоступный Google Диск, к которому у вас есть доступ, и откуда вы можете скачать их следующим образом:

В path_to_agent_data у вас есть 2 файла:

  • модель → сохраненная модель PyTorch с параметрами параметрической функции, в данном случае нейросети.
  • hparams.json → гиперпараметры, используемые для обучения агента

Теперь вы можете создать экземпляр объекта QAgent из этих параметров (и гиперпараметров) следующим образом: верить мне, когда я говорю, что агент совершенен. Давайте оценим его в 1000 случайных эпизодах и проверим общую награду.

Отличный результат!

500 — это максимальная суммарная награда, и наши агенты получили ее за все 1000 эпизодов. Фантастика! Вам нужно будет дождаться следующего раздела, чтобы самостоятельно обучить этого идеального агента.

Теперь мы позволяем агенту взаимодействовать с окружающей средой в течение нескольких эпизодов, пока не соберем 1000 пар (состояние, действие). Вот как мы генерируем данные поезда .

Функция generate_state_action_data создает файл CSV, который выглядит следующим образом:

train.csv

Где:

  • s1, s2, s3, s4 — входные признаки, а
  • действие — цель, в данном случае двоичная цель (0 или 1). Мы будем решать задачу бинарной классификации .

Теперь, прежде чем мы перейдем к моделированию, нам еще нужно сделать кое-что.

Когда вы обучаете модели контролируемого машинного обучения (особенно нейронные сети) и хотите правильно оценить их точность, вы НЕ МОЖЕТЕ использовать тот же набор данных, который вы использовали для их обучения.

Почему?

Потому что может случиться так, что ваша модель просто запомнит данные поезда вместо того, чтобы выявить истинные корреляции между функциями и целями. Это может легко произойти с высокопараметрическими моделями, такими как большие нейронные сети. Следовательно, когда вы используете модель для новых и невидимых моделью данных, производительность вашей модели будет ниже, чем та, которую вы получили во время обучения.

Чтобы решить эту проблему, мы создаем еще один набор данных, называемый тестовыми данными 9.0013, который мы не используем для настройки какого-либо параметра модели. Тестовые данные используются исключительно для оценки производительности модели.

Генерируем так же, как набор поездов.

Обратите внимание, что мы использовали начальное число, отличное от train.csv , чтобы гарантировать, что мы не генерируем одни и те же образцы для наборов данных поезда и теста.

Круто. Мы получили данные. Перейдем к части моделирования.

2.2. Моделирование

Как мы всегда делаем в наших задачах обучения с подкреплением, лучше всего начать с создания быстрой базовой модели, чтобы понять, насколько сложна проблема.

Давайте загрузим файлы CSV:

Если мы проверим данные поезда, мы увидим, что целевое значение (то есть оптимальное действие) имеет полностью сбалансированное распределение.

Это означает, что очень фиктивная базовая модель, которая всегда предсказывает действие = 0 (или действие = 1), имеет точность 50 %, что означает, что предсказание модели соответствует правильной метке в 50 % случаев.

Загрузка данных в вашу модель PyTorch

Прежде чем мы перейдем к моделям, нам нужно построить data конвейер для быстрого перемещения данных в пакетах из фреймов данных pandas в нашу модель PyTorch.

PyTorch API предлагает 2 вспомогательных объекта, которые позволяют вам сделать это легко:

  • torch.utils.data.Dataset → удобная оболочка вокруг фрейма данных вашей панды. Он извлекает функции фрейма данных и маркирует один образец за раз.
  • torch.utils.data.DataLoader → выполняет за вас тяжелую работу, перемещая данные из Набор данных для модели Pytorch в пакетном режиме. Он использует многопроцессорную библиотеку Python для ускорения поиска данных.

Нам нужны два конвейера данных, один для данных поезда и один для тестовых данных.

Конвейеры данных (Изображение автора)

Мы создаем собственный класс набора данных и реализуем 3 обязательных метода: __init__() , __len__() и __getitem__(idx).

Затем мы создаем экземпляр 2 Набор данных объектов:

DataLoaders реализовать еще проще, так как нам нужно только объявить их следующим образом:

Хорошо! Конвейеры данных готовы. Теперь у нас есть способ быстро перемещать данные пакетами и передавать их в модели, которые мы будем строить.

Все модели будут обучаться с использованием функции кросс-энтропийных потерь, которая является стандартным выбором для задач классификации.

Мы будем использовать TensorBoard для визуализации показателей обучения и тестирования (потери и точность). Несмотря на то, что он был разработан Google для своей платформы DL TensorFlow, Tensorboard имеет очень аккуратную интеграцию с PyTorch.

2.2.1 Линейная модель → 10 параметров

Это наш первый кандидат на изучение оптимальной политики.

Линейная модель = нейронная сеть без скрытых слоев (Изображение автора)

Создаем модель PyTorch следующим образом:

Обучаем эту модель на 150 эпох. Эпоха — это полный проход по всем данным поезда. Следовательно, мы собираемся использовать каждую выборку в обучающих данных 150 раз для настройки параметров модели

В конце каждой эпохи мы вычисляем потери и точность модели, используя тестовые данные. Таким образом, мы получаем меру насколько хороша модель.

Давайте запустим сервер Tensorboard, чтобы визуализировать метрики обучения и тестирования. Мы можем сделать это из блокнота Jupyter, используя

Note : вы можете запустить Tensorboard непосредственно из командной строки, если хотите, и перейти к URL-адресу, напечатанному на консоли, в моем случае localhost:6009/

Откройте Tensoboard и выберите последний запуск. Вы должны увидеть эти 2 диаграммы:

  • Точность данных поезда , партия за партией. Он стабилизируется около 70%.
Точность поезда (Изображение автора)
  • Точность данных испытаний , партия за партией. Он также стабилизируется на уровне около 70%. Это число больше, чем базовый уровень в 50%, поэтому модель чему-то учится.
Точность теста (Изображение автора)

70% не так уж и плохо, но и далеко не идеально.

💡Совет: отображайте метрики поезда для обнаружения ошибок
Всегда отображайте точность поезда и потери, так как это может помочь вам найти ошибки в вашем коде. Если точность (потери) не увеличивается (уменьшается) после каждой эпохи, это означает, что ваша сеть не обучается. Вероятно, это связано с ошибкой в ​​вашем коде, которую необходимо исправить.

🧠 Обучение: недообучение данных поезда
Если модель слишком мала для задачи, мы наблюдаем плато точности обучения и тестирования на скромном уровне, в данном случае 70%. Мы говорим, что модель не соответствует данным, и нам нужно попробовать более крупную модель.

Давайте расширим сеть, чтобы улучшить результаты.

2.2.2 Нейронная сеть с 1 скрытым слоем → 1795 параметров

Создаем нейронную сеть с одним скрытым слоем с 256 единицами:

NN с 1 скрытым слоем (Изображение автора)

Тренируем его на 150 эпох и потом идем в Tensorboard проверять метрики

  • Точность на тестовых данных. Мы улучшили с 70% до примерно 85%.
Точность теста (Изображение автора)

85% выглядит намного лучше. Но все же я думаю, что мы можем добиться большего. Давайте попробуем более крупную нейронную сеть.

2.2.3 Нейронная сеть с 2 скрытыми слоями → 67 586 параметров

NN с 2 скрытыми слоями (Изображение автора)

Вы увидите, что его точность теста попаданий 90%.

Точность теста (Изображение автора)

Увеличение размера сети кажется разумной стратегией. Давайте сделаем еще один шаг и добавим еще один слой.

2.2.4 Нейронная сеть с 3 скрытыми слоями → 133 378 параметров

NN с 3 скрытыми слоями (Изображение автора)

Если вы проверите ее точность на тестовых данных, вы увидите, что она достигает 90%. Следовательно, эта модель не улучшает наши лучшие результаты.

Точность теста (Изображение автора)

Интуитивно кажется, что наша предыдущая модель с двумя скрытыми слоями и примерно 67 тысячами параметров достаточно хорошо справлялась со своей задачей. Использование более сложной модели на самом деле не дает лучших результатов.

🧠 Обучение: переподгонка данных поезда
Если ваша модель слишком велика по сравнению с объемом обучающих данных, вы подгоните данные поезда. Чтобы обнаружить переоснащение, взгляните на поезд и проверьте потери.
Если потери в поезде продолжают уменьшаться, а потери в тесте выходят на плато, это означает, что вы начали переобучение

В этом случае мы можем проверить переоснащение, взглянув на поезд и проверив потери:

  • Потери в данных поезда почти достигают 0 .
Потери данных о поездах почти равны 0! (Изображение автора)
  • Потери на тестовых данных плато на 0,3, что такое же, как и для предыдущей модели с 2 скрытыми слоями.
Потеря тестовых данных (Изображение автора)

💡Совет: Соберите больше данных, чтобы улучшить результаты

Наиболее эффективной стратегией улучшения модели нейронной сети является использование большего набора поездов. Этот совет применим к любой модели машинного обучения, а не только к нейронным сетям. Тем не менее, нейронные сети больше всего выигрывают от больших наборов поездов, поскольку они очень параметричны и гибки, чтобы адаптироваться к самым сложным шаблонам в данных.

Как видите, нужно немало поэкспериментировать, чтобы найти правильную архитектуру нейронной сети для решения проблемы.

Возможно, вы спросите…

Существует ли систематический способ найти правильную архитектуру для моих данных?

Да, есть. В этом разделе мы перешли от маленьких моделей к большим моделям, чтобы постепенно усложнять их. Однако на практике следует идти другим путем.

💡Совет: идите от большого к меньшему

В общем, вы должны начать с достаточно большой сети, которая соответствует обучающим данным. Как только вы убедитесь, что сеть имеет достаточную пропускную способность, вы начинаете уменьшать ее, чтобы уменьшить переоснащение данных поезда и повысить точность данных проверки.

У Андрея Карпаты есть очень хорошая запись в блоге на эту тему, которую я настоятельно рекомендую вам прочитать
📝 Рецепт для обучения нейронных сетей

Я надеюсь, что после этого раздела вы лучше поймете, как обучать модели нейронных сетей.

Я рекомендую вам просмотреть код в src/supervised_ml.py , чтобы закрепить то, что мы рассмотрели в этом разделе. Обучение моделей нейронных сетей в контролируемой среде — очень практичный пример использования глубокого обучения в реальном мире. Практикуйтесь 100 раз и дайте мне знать, если у вас есть вопросы 📩.

В следующем разделе мы вернемся к проблеме с тележкой.

Готовы ли вы смешать RL с тем, что вы только что узнали о нейронных сетях?

Назад к параметрическому Q-learning и Cart Pole.

Мы будем полностью использовать код из части 4, с той лишь разницей, что мы заменим линейную параметризацию оптимальной функции q

Линейная модель (Изображение автора)

на нейронную сеть с 2 скрытыми слоями

NN с 2 скрытые слои (Изображение автора)

Это будет первый алгоритм глубокого обучения с подкреплением в курсе. В данном случае это Deep Q-сеть.

Что насчет гиперпараметров?

Алгоритмы RL чрезвычайно чувствительны к гиперпараметрам. И Deep Q-learning не исключение.

Я не собираюсь тебе врать. Поиск правильных гиперпараметров может занять очень много времени. Гиперпараметры являются критическими в глубоком обучении с подкреплением, и многие авторы не публикуют их. И это очень расстраивает любого, кто выходит на поле.

Даже случайность в обучающем цикле, возникающая, например, из-за перетасовки пакетов данных поезда в памяти, может иметь большое влияние на конечные параметры агента.

По этой причине мы всегда фиксируем все начальные значения в начале нашего скрипта Python

Однако этого недостаточно для обеспечения воспроизводимости на разных машинах. Может случиться так, что и вы, и я используем одни и те же гиперпараметры и случайное начальное число, но получим разные модели только потому, что вы тренируетесь на графическом процессоре, а я нет.

Другими словами, полностью воспроизводимые результаты не гарантируются для разных версий PyTorch, разных платформ или аппаратных настроек (GPU и CPU).

Воспроизводимость результатов
Возможно, вы не получите таких же результатов, как я, при использовании точно таких же гиперпараметров, которые я использую в этом разделе.

Не расстраивайтесь. На следующем уроке мы научимся настраивать гиперпараметры самостоятельно, и вы сможете найти те, которые вам подходят, если они вам не подходят.

Плохие гиперпараметры

👉🏽 ноутбуки/06_deep_q_agent_bad_hyperparameters.ipynb

Определенно, эти гиперпараметры были не худшими из тех, что я нашел. Я называю их плохими , потому что они дают результаты, аналогичные нашей линейной q-модели из части 4.

Какой смысл использовать сложную модель нейронной сети, когда гиперпараметры заданы плохо?

Это гиперпараметры:

Как обычно фиксируем сид

Объявляем QAgent из этих гиперпараметров

И мы тренируемся на 200 эпизодах:

Затем мы оцениваем агента на 1000 новых эпизодах

Результаты неплохие, но мы можем добиться большего.

Тогда давайте!

Хорошие гиперпараметры

👉🏽 ноутбуки/07_deep_q_agent_good_hyperparameters.ipynb

Эти гиперпараметры сработали как волшебство на моем MacBook:

Как обычно исправляем сид

14 QAgent 90 Объявляем0146 из этих гиперпараметров

И мы тренируем 200 эпизодов:

Если вы оцените агента по 1000 эпизодам

Вы увидите, что он достигает 100% производительности:

Ууууууууу!! Офигеть!!!

Довольно круто. Мы нашли идеального глубокого q-агента в среде CartPole! (И если вы еще не на своем компьютере, дождитесь части 6, и я расскажу о науке и технике, лежащих в основе настройки гиперпараметров 😉).

На сегодня все.

Хотите узнать больше?

Кай ❤️ спагетти (Изображение автора)

Вот ключевые выводы, которые я хочу, чтобы вы извлекли из сегодняшнего урока:

  • Нейронные сети — очень мощные функциональные аппроксиматоры. Вы можете использовать их в полностью контролируемых условиях (например, узнать оптимальную политику из помеченных данных) или как компонент алгоритма RL (например, для аппроксимации оптимальной функции q-значения).
  • Найти правильную архитектуру нейронной сети непросто. Слишком большой (маленький) нейрон вызывает переоснащение (недообучение). В общем, начните с большой сети, которая соответствует обучающим данным. Затем вы начинаете уменьшать его, чтобы повысить точность проверки.
  • Гиперпараметры в глубоком Q-обучении имеют решающее значение для обеспечения сходимости цикла обучения к оптимальному решению. Более того, полная воспроизводимость на разных платформах (например, Windows и Mac), базовом оборудовании (GPU и CPU) и версии PyTorch чрезвычайно сложна, если не возможна в данный момент.

👉🏽 ноутбуки/08_homework.ipynb

Запачкайте руки:

  1. Git клонируйте репозиторий на локальный компьютер.
  2. Настройка среды для этого урока 03_cart_pole
  3. Откройте 03_cart_pole/notebooks/08_homework.ipynb и попробуйте выполнить 2 задания.

Если вы не являетесь мастером глубокого обучения, я рекомендую вам решить 1-ю задачу. Увеличьте количество данных о поездах и попытайтесь достичь точности не менее 95% в нашей задаче на имитацию .

Во втором задании я предлагаю вам найти более простую нейронную сеть (например, только с одним скрытым слоем), которая может идеально решить проблему CartPole.

В следующем уроке мы научимся настраивать гиперпараметры как PRO, используя для этого правильные инструменты.

А пока

Люби и учись.

И отдельное спасибо Нерии Узан за то, что она так преданна курсу. Спасибо за кропотливую работу и обратную связь, которую вы мне даете!

Давай, чувак! (Изображение автора)

Вы хотите стать (даже) лучшим специалистом по данным и получить доступ к лучшим курсам по машинному обучению и науке о данных?

👉🏽 Подпишитесь на информационный бюллетень datamachines .

👉🏽 Следуй за мной на Medium.

👉🏽 Дайте ⭐ курсу репозиторий GitHub

Хорошего дня 🧡❤️💙

Pau

Обнаружение набора политик для награды в худшем случае

  • Захави, Том
  • ;
  • Баррето, Андре
  • ;
  • Манковиц, Дэниел Дж.
  • ;
  • Хоу, Шаобо
  • ;
  • О’Донохью, Брендан
  • ;
  • Кемаев Юрий
  • ;
  • Сингх, Сатиндер
Аннотация

Мы изучаем проблему того, как построить набор политик, которые можно составить вместе для решения набора задач обучения с подкреплением. Каждая задача — это отдельная функция вознаграждения, определяемая как линейная комбинация известных функций. Мы рассматриваем особый класс композиций политик, которые мы называем политиками улучшения набора (SIP): при заданном наборе политик и наборе задач SIP представляет собой любую композицию из первых, эффективность которой по крайней мере не уступает эффективности составляющих ее элементов. все задачи. Мы фокусируемся на наиболее консервативной реализации SIP, политиках set-max (SMP), поэтому наш анализ распространяется на любой SIP. Сюда входят известные операторы составления политик, такие как обобщенное улучшение политик. Наш основной вклад — это алгоритм итерации политик, который строит набор политик, чтобы максимизировать производительность результирующего SMP в наихудшем случае для набора задач. Алгоритм работает путем последовательного добавления новых политик в набор. Мы показываем, что в наихудшем случае производительность результирующего SMP строго улучшается на каждой итерации, и алгоритм останавливается только тогда, когда не существует политики, которая приводит к повышению производительности.
Мы эмпирически оцениваем наш алгоритм в мире сетки, а также в наборе доменов из набора элементов управления DeepMind. Мы подтверждаем наши теоретические результаты относительно монотонного улучшения производительности нашего алгоритма. Интересно, что мы также эмпирически показываем, что наборы политик, вычисляемых алгоритмом, разнообразны, что приводит к различным траекториям в мире сетки и очень разным навыкам передвижения в наборе элементов управления.


Публикация:

Электронные распечатки arXiv

Дата публикации:
Февраль 2021
DOI:
10.48550/архив.2102.04323
архив:
архив: 2102.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *