სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
ეს სტატია ღრმა გაძლიერებული სწავლების კურსის ნაწილია. განვიხილავთ, თუ როგორ გადადის ტრადიციული Q-სწავლება, რომელსაც შეზღუდვები აქვს დიდი მდგომარეობათა სივრცეების შემთხვევაში, ღრმა Q-სწავლებაში. ეს უკანასკნელი იყენებს ნერვულ ქსელებს Q-მნიშვნელობების აპროქსიმაციისთვის, რაც საშუალებას გვაძლევს მოვამზადოთ აგენტები რთული გარემოებისთვის, როგორიცაა Atari-ს თამაშები. სტატია დეტალურად აღწერს Deep Q-Network-ის არქიტექტურას, მონაცემთა წინასწარ დამუშავებას და ჩარჩოების დაწყობის მნიშვნელობას დროითი შეზღუდვებ
