Ntụziaka nka

Ịmụta ajụjụ

Ịmụ Q-Learning bụ nkwado mmụta algọridim na-akụziri onye ọrụ nke omume na-akwụ ụgwọ kacha mma site na iji nke nta nke nta mụta uru nke mmegharị ọ bụla site na nnwale na njehie.

Nchịkọta

Ịmụ Q-Learning bụ nkwado mmụta algọridim na-akụziri onye ọrụ nke omume na-akwụ ụgwọ kacha mma site na iji nke nta nke nta mụta uru nke mmegharị ọ bụla site na nnwale na njehie. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ nwere ike ịchọta ezigbo omume na-agwaghị ya iwu nke gburugburu ebe obibi ya.

Ịmụ Q-Learning bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo.

Ime miri emi

Q-Learning na-amụta ọrụ a na-akpọ Q(s, a): ụgwọ ọrụ ogologo oge a na-atụ anya ya nke ime ihe 'a' na steeti's' wee mee nke ọma ma emechaa. Onye nnọchi anya ahụ na-amalite ịma ihe ọ bụla, nwaa omume, wee hụ ụgwọ ọrụ. Mgbe usoro nke ọ bụla gasịrị, ọ na-atụgharị atụmatụ Q-uru ya gaa n'ụgwọ ọrụ enwetara gbakwunyere uru ebelatara kacha mma n'ọdịnihu ọ na-atụ anya na steeti na-esote. N'ụzọ dị mkpa, ọ bụ 'off-atumatu' na 'enweghị ihe nlereanya': ọ nwere ike ịmụta amụma kachasị mma mgbe ọ na-eme nchọpụta na-enweghị usoro, ọ dịghịkwa mkpa ihe nlereanya nke ka ụwa si agbanwe. Nyere nyocha zuru oke nke ụzọ omume steeti ọ bụla, ụkpụrụ Q na-agbakọ na ụkpụrụ kacha mma, yana ihe kacha mma na steeti ọ bụla bụ naanị nke nwere Q kacha elu.

Nghọta nka nka

Isi bụ mmelite Bellman: Q(s,a) <- Q(s,a) + alpha[r + gamma*max_a'Q(s',a') - Q(s,a)]. Alfa bụ ọnụ ọgụgụ mmụta, gamma ihe na-ebelata ego na-ebu ụgwọ ọrụ n'ọdịnihu, na okwu nke etinyere ya bụ njehie nwa oge-iche. 'Max' n'elu omume ọzọ bụ ihe na-eme ka ọ ghara ịdị n'usoro iwu ma mee ka ọ mụta amụma kacha mma anyaukwu ọbụna mgbe ọ na-eme nchọpụta. A na-ejikwa epsilon-anyaukwu eme ihe nyocha.

Ịmụta Q-Learning

Ịmụ Q-Learning bụ nkwado mmụta algọridim na-akụziri onye ọrụ nke omume na-akwụ ụgwọ kacha mma site na iji nke nta nke nta mụta uru nke mmegharị ọ bụla site na nnwale na njehie. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ nwere ike ịchọta ezigbo omume na-agwaghị ya iwu nke gburugburu ebe obibi ya. Ịmụ Q-Learning bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsịtụ, na ntụkwasị obi n'ogo. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Q-Learning dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.

Na omume, otu ndị siri ike na-eji Q-Learning na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.

Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.

Mmetụta atụmatụ

Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.

Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.

Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.

Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.

Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.

Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.

Ọdịnihu nke mmụta Q

Q-Learning tabular Classic na-adọga mgbe steeti dị ọtụtụ ịchekwa na tebụl. Ntuziaka kachasị na-ejikọta ya na netwọkụ akwara ozi, dị ka ọ dị na Deep Q-Networks (DQN), nke dị ka ụkpụrụ Q si na ntinye raw dị ka pikselụ. Nnyocha na-aga n'ihu na-eme ka nke a guzosie ike site na ịmegharị ahụmahụ, netwọk lekwasịrị anya, na ụdị dị iche iche dị ka Double DQN na nkesa Q-Learning nke na-ebelata nhụsianya ngafe ma na-anọchi anya nkesa nloghachi zuru oke karịa otu nkezi.

Mmejuputa n'ezie n'ụwa

Ndị na-egwu egwuregwu Atari (DeepMind's DQN) na-amụta ịkpọ Breakout na Pong ozugbo site na pikselụ ihuenyo.

Na-ebuli oge ọkụ-ọkụ okporo ụzọ n'okporo ụzọ iji wedata mkpokọta oge nchere ụgbọ ala

Ntugharị robot site na grid ma ọ bụ maze ebe robot na-amụta ụzọ kacha nso na-ebuli ụgwọ ọrụ.

Mkpebi ọnụahịa dị egwu na ngwa ahịa ebe onye nnọchi anya na-amụta omume ndị na-ebuli uru na-adịte aka

Usoro mmejuputa

Q-amụta na omume

Ndị na-egwu egwuregwu Atari (DeepMind's DQN) na-amụta ịkpọ Breakout na Pong ozugbo site na pikselụ ihuenyo.

Ndị na-egwu egwuregwu Atari (DeepMind's DQN) na-amụta igwu egwu Breakout na Pong ozugbo site na pikselụ ihuenyo Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ọnụ, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie na oge.

Q-amụta na omume

Na-ebuli oge ọkụ-ọkụ okporo ụzọ n'okporo ụzọ iji wedata mkpokọta oge nchere ụgbọ ala.

Ịmelite oge ọkụ ọkụ okporo ụzọ n'okporo ụzọ iji belata oge nchere ụgbọ ala Ndị otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ ahịa, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.

Q-amụta na omume

Ntugharị robot site na grid ma ọ bụ maze ebe robot na-amụta ụzọ kacha nso ụgwọ ọrụ.

Robot navigation site na grid ma ọ bụ maze ebe robot na-amụta ụzọ kacha nta ụgwọ ọrụ na-enwetakwa nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie n'ime oge.

Q-amụta na omume

Mkpebi ọnụahịa dị egwu na ngwa ahịa ebe onye nnọchi anya na-amụta omume ndị na-ebuli uru na-adịte aka.

Mkpebi ọnụahịa dị egwu na ngwa ahịa ebe onye nnọchi anya na-amụta ihe omume na-ebuli uru ogologo oge Otu dị iche iche na-enweta nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka ikpe ikpe, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.

Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche

!

Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.

!

A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.

!

Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.

Map mmejuputa

1

Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.

Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

2

Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.

Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

3

Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.

Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

4

Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.

Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.

Nọgide na-eme nchọpụta