Maze Q-Table

Аналіз Та Огляд Додатків Android: Maze Q-Table, Розроблений JerryDice. Перелічено В Категорії Освіта. Поточна Версія-1.13, Оновлена ​​На 11/07/2024 . Відповідно До Оглядів Користувачів У Google Play: Maze Q-Table. Досягнуто Понад 2Х7 Встановлення. В Даний Час Maze Q-Table Має 2Х8 Відгуків, Середній Рейтинг 2Х9 Зірок

RL Maze Explorer — це вдосконалена мобільна платформа, розроблена для досліджень і навчання з підкріпленням. Ця програма дозволяє користувачам навчати інтелектуальних агентів орієнтуватися в складних лабіринтах за допомогою адаптивних алгоритмів навчання.

🎯 Основні характеристики

• Конфігуроване середовище: налаштуйте складність лабіринту, регулюючи розміри блоків для створення різноманітних сценаріїв навчання
• Динамічна генерація лабіринту: створюйте нові макети лабіринту, щоб запобігти переобладнанню та покращити узагальнення у навчанні
• Інтерактивне керування навчанням: встановіть власну кількість епізодів і відстежуйте прогрес навчання в режимі реального часу
• Візуалізація ефективності: переглядайте детальні криві навчання та показники ефективності після навчання

🧠 Основи навчання з підкріпленням

Навчання з підкріпленням (RL) — це парадигма машинного навчання, де агенти вивчають оптимальну поведінку через взаємодію з навколишнім середовищем і зворотний зв’язок на основі винагороди.

Основні компоненти:

Агент: інтелектуальна система, яка приймає рішення та навчається на досвіді
Навколишнє середовище: світ лабіринту, в якому працює та досліджує агент
Стан: поточне положення та ситуація в оточенні лабіринту
Дія: доступні варіанти руху (вгору, вниз, вліво, вправо)
Нагорода: механізм зворотного зв’язку, який спрямовує навчання (позитивний для прогресу, негативний для перешкод)

🚀 Як це працює

Додаток реалізує:
• Систематично досліджуйте лабіринти
• Вивчіть оптимальні стратегії навігації
• Адаптація до нових конфігурацій лабіринту
• Підвищення ефективності за допомогою ітераційного навчання

Навчальні сесії можуть бути обчислювально інтенсивними, тривалість яких може змінюватися залежно від можливостей пристрою та вибраних параметрів. Процес навчання візуалізується за допомогою комплексних діаграм продуктивності, які відстежують удосконалення агента з часом.

Ця платформа служить і навчальним інструментом для розуміння концепцій RL.

Read more