Portada

UCZENIE ZE WZMOCNIENIEM W ROBOTYCE I SYSTEMACH AUTONOMICZNYC IBD

WYDAWNICTWO NASZA WIEDZA
10 / 2025
9786209082801
Polaco

Sinopsis

Uczenie ze wzmocnieniem (RL) sta?o si? prze?omowym podej?ciem w dziedzinie systemów autonomicznych, umo?liwiaj?c inteligentne podejmowanie decyzji i kontrol? w robotyce, autonomicznych samochodach, opiece zdrowotnej, automatyce przemys?owej i inteligentnej infrastrukturze. W trakcie tej dyskusji zbadali?my podstawowe koncepcje, metodologie, wyzwania i rzeczywiste zastosowania RL w systemach autonomicznych, podkre?laj?c zarówno jej potencja?, jak i ograniczenia. Zastosowanie RL w robotyce i systemach autonomicznych opiera si? na procesach decyzyjnych Markowa (MDP), które zapewniaj? ustrukturyzowane ramy dla sekwencyjnego podejmowaniadecyzji . Rozwój metod opartych na warto?ciach, takich jak Deep Q Networks (DQN), oraz podej?? opartych na polityce, takich jak metody Policy Gradient i Actor Critic, umo?liwi? robotom i autonomicznym agentom uczenie si? z?o?onych zachowa? metod? prób i b??dów. Co wi?cej, bezmodelowe i oparte na modelach techniki RL oferuj? ró?ne kompromisy pod wzgl?dem wydajno?ci próbkowania i zdolno?ci adaptacyjnych, toruj?c drog? dla bardziej wszechstronnych i praktycznych kontrolerów opartych na uczeniu si?.

PVP
92,35