چه اجزایی در یک سیستم RL وجود دارد؟

AUتحریریه
۱۴۰۴/۰۷/۱۲
6 دقیقه مطالعه
هر سیستم RL شامل عامل (Agent)، محیط (Environment)، سیاست (Policy)، پاداش (Reward) و حافظه تجربه است. عامل بر اساس سیاست فعلی عمل می‌کند و محیط بازخورد می‌دهد. این چرخه تکرار می‌شود تا عامل بهترین رفتار را بیاموزد. در صنعت، محیط می‌تواند یک شبیه‌ساز یا سیستم واقعی باشد. طراحی دقیق این اجزا برای موفقیت پروژه ضروری است.
برای مشاهدهٔ ادامه، خرید کنید
دسترسی سریع و فوری
راهنمای استفاده از یادگیری تقویتی در کنترل فرآیند
مقدمه
در این کتابچه با اصول و کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در کنترل خودکار فرآیندهای صنعتی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه عملکرد سیستم‌ها را با تصمیم‌گیری هوشمند بهبود دهید.
دسترسی سریع پس از خرید

دسترسی سریع پس از خرید