Если только он не бежит к вам, то за бегом гепарда приятно наблюдать. Было бы здорово, если бы вы могли написать код, который заставляет гепарда учиться бегать? На самом деле это не так сложно, я покажу вам это, объяснив основной принцип. Как только вы уловите суть, вы сможете легко прочитать остальную часть кода . Давайте сначала начнем с основ обучения с подкреплением. Обучение с подкреплением позволяет машинам (или программным агентам) автоматически определять идеальное..

Алгоритм обучения Вдохновленный AlphaGo Zero , который учит играть в го, обучая агентов играть друг против друга с нуля, я попытался использовать агент DDPG, разработанный в предыдущем проекте, и применил его к соревновательной среде тенниса с двумя игроками, использующими одиночные игры. Агент DDPG (один мозг). Агент DDPG собирает опыт обоих игроков с общим буфером ответов . Несколько модификаций гиперпараметров / нейронной сети сделаны для более эффективного обучения. В этом..

Алгоритмы обучения с подкреплением (RL), такие как Deep Q Networks (DQN) и Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), взаимодействуют со средой, сохраняют данные в буфере воспроизведения и тренируются на этих данных. DQN и DDPG можно классифицировать как растущее пакетное обучение. Поскольку агент обучается с использованием данных из буфера воспроизведения, агент продолжает взаимодействовать со средой и собирать больше данных. Это отличается от фиксированного пакетного обучения, когда..