Reinforcement Learning in der Roboter-Navigation
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Описание:
Die Entwicklung intelligenter Systeme, die selbststandig lernen komplexe Aufgaben zu losen, ist eine zentrale Forschungsaufgabe auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens. Das Lernen aus eigenen Erfahrungen ohne vorgegebene Losungswege tragt zur zunehmenden Popularitat des Reinforcement Learnings bei. In diesem Buch wird der SARSA-Algorithmus zur simulierten Roboter-Navigation auf Basis diskreter und stetiger Zustandsraume beschrieben und die Wirkungen der Lernparameter auf das Lernverhalten untersucht. Fur stetige Zustandsraume kommt das Linear Gradient-Descent-SARSA-Verfahren unter Verwendung des Tile-Codings zum Einsatz. Experimente geben Einblick in das Lernverhalten in unterschiedlichen Umwelten und starken gleichzeitig das Verstandnis fur die Arbeitsweise dieser Algorithmen. Die Frage, welche Stellgro?en beschleunigend wirken, wird ebenfalls beantwortet. Das Buch richtet sich an all diejenigen, die sich uber die grundlegende Theorie des Reinforcement Learnings informieren oder...Похожие книги
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