Liste die Teile eines Verstärkungs-Lernsystems auf, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt.
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Ein typisches Verstärkungs-Lernsystem, das lernen kann, wie man Atari-Spiele spielt, besteht aus den folgenden Komponenten: 1. Umgebung: Die Atari-Spielumgebung, in der der Agent interagiert und lernt. 2. Agent: Die Entscheidungseinheit, die mit der Umgebung interagiert und Maßnahmen ergreift, um ihre Belohnungen zu maximieren. 3. Politik: Eine Funktion, die das Verhalten des Agenten in der Umgebung bestimmt. 4. Wertfunktion: Eine Funktion, die die erwartete kumulative Belohnung eines Zustands- oder Zustandspaares abschätzt. Die Wertfunktion wird verwendet, um die Qualität der Agenten-Politik zu bewerten. 5. Erfahrungspuffer: Ein Puffer, der die Erfahrungen des Agenten speichert (d.h. Zustand, Aktion, Belohnung, nächster Zustand) für die Ausbildung der Politik und Wertfunktion des Agenten. 6. Explorationsstrategie: Ein Mechanismus für den Agenten, um die Umgebung zu erkunden, um über den Zustandsraum zu lernen. 7. Schulungsalgorithm: Ein Algorithmus, der die Erfahrungen des Agenten im Erfahrungspuffer gespeichert verwendet, um die Politik und Wertfunktion des Agenten zu aktualisieren. 8. Neural Network: Ein tiefes Netzwerk, das verwendet wird, um die Neural-Netzwerk, um die Bewertungs-Algorithm zu bilden.
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Führen Sie mich durch den Aufbau eines solchen Systems.
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Bei der Erstellung eines Verstärkungs-Learning-System, das kann lernen, wie man Atari Spiele ist eine komplexe Aufgabe, aber ich kann Sie durch die allgemeinen Schritte, um ein solches System zu bauen. Schritt 1: Stellen Sie die Umgebung Der erste Schritt ist, um die Umgebung, in der der Agent interagieren und lernen. Sie können die OpenAI Gym Bibliothek verwenden, um eine Atari Spielumgebung zu erstellen. Schritt 2: Entwerfen Sie den Agenten Der Agent ist die Entscheidungsinstanz, die mit der Umwelt interagiert und Maßnahmen ergreift, um ihre Belohnungen zu maximieren. Sie können den Agenten als ein tiefes Verstärkungs-Learning-Agent, die ein tiefes neuronales Netzwerk verwendet, um die Politik und / oder die Wertfunktion darzustellen. Schritt 4: Wählen Sie die Explorationsstrategie Wählen Sie eine Explorationsstrategie für den Agenten, um die Umwelt zu erkunden und zu lernen, die von dem Agenten verwendet wird, um zu lernen und Entscheidungen in der Umwelt zu treffen. Sie können ein tiefes neuronales Netzwerk verwenden, um die optimale Politik und / oder Wertfunktion zu nähern. Schritt 4: Wählen Sie die Explorationsstrategie für den Agenten zu sammeln, um den Wert zu speichern.
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