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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Guten Tag.
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