Les réseaux de Neurones formels Et Les systèmes Neuro-Flous pour A.p.R
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Les réseaux de Neurones formels Et Les systèmes Neuro-Flous pour A.p.R
DE PB NWISBN: 9783639653694 bzw. 3639653696, in Deutsch, Éditions universitaires européennes, Taschenbuch, neu.
Lieferung aus: Schweiz, 18.02.2017.
Les réseaux de Neurones formels Et Les systèmes Neuro-Flous pour A.p.R, L´apprentissage par renforcement, est un type d´apprentissage automatique qui est souvent utilisé dans le domaine de la robotique. Il vise à déterminer une loi de commande pour un robot mobile dans un environnement intérieur connu. Ce genre de technique s´applique lorsqu´on suppose que la seule information sur la qualité des actions effectuées par le robot mobile, est un signal scalaire qui présente une récompense OU une punition. La procédure d´apprentissage vise à améliorer le choix des actions afin de maximiser les récompenses. L´un des plus algorithmes utilisés pour la résolution de ce problème d´apprentissage est l´algorithme Q-Learning qui est basé sur la Q-Fonction. Et pour assurer la génération de cette dernière fonction et le bon fonctionnement du système d´apprentissage on utilise un réseau de neurones artificiels car, les états des environnements où évolue un robot mobile ont des grands espaces. L´action effectuée par le robot mobile dans son environnement est assurée par l´utilisation d´une fonction de sélection. Cette action est évaluée par un signal scalaire qui vaut -1, 0 et 1.
Les réseaux de Neurones formels Et Les systèmes Neuro-Flous pour A.p.R, L´apprentissage par renforcement, est un type d´apprentissage automatique qui est souvent utilisé dans le domaine de la robotique. Il vise à déterminer une loi de commande pour un robot mobile dans un environnement intérieur connu. Ce genre de technique s´applique lorsqu´on suppose que la seule information sur la qualité des actions effectuées par le robot mobile, est un signal scalaire qui présente une récompense OU une punition. La procédure d´apprentissage vise à améliorer le choix des actions afin de maximiser les récompenses. L´un des plus algorithmes utilisés pour la résolution de ce problème d´apprentissage est l´algorithme Q-Learning qui est basé sur la Q-Fonction. Et pour assurer la génération de cette dernière fonction et le bon fonctionnement du système d´apprentissage on utilise un réseau de neurones artificiels car, les états des environnements où évolue un robot mobile ont des grands espaces. L´action effectuée par le robot mobile dans son environnement est assurée par l´utilisation d´une fonction de sélection. Cette action est évaluée par un signal scalaire qui vaut -1, 0 et 1.
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Les réseaux de Neurones formels Et Les systèmes Neuro-Flous pour A.p.R
DE HC NWISBN: 9783639653694 bzw. 3639653696, in Deutsch, Éditions Universitaires Européennes, gebundenes Buch, neu.
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