«`html
Простая модельная основа без обратной связи для задач обучения с подкреплением без использования сложных моделей или вычислительных ресурсов
Проблема
В области глубокого обучения с подкреплением (DRL) наблюдается рост сложности алгоритмов, что создает проблемы с воспроизводимостью и требует тщательного проектирования задач для обучения.
Решение
Для решения этих проблем были предложены простые базовые модели и периодические политики для робототехнического управления, которые демонстрируют более высокую производительность на стандартных задачах передвижения без необходимости сложных моделей или больших вычислительных ресурсов.
Значимость
Эти методы обеспечивают быструю обработку, простую реализацию на встроенных системах, плавные управляющие сигналы и устойчивость к шумам датчиков, что делает их применимыми в реальных условиях.
Эксперименты
Были проведены эксперименты на задачах передвижения, включая передвижение в симуляции и на реальном роботе, сравнение с установленными алгоритмами DRL и анализ переноса обученных политик на реального робота.
Заключение
Предложенная модельная основа демонстрирует высокую производительность на стандартных задачах передвижения без использования сложных моделей или вычислительных ресурсов, при этом выявляя ограничения алгоритмов DRL и проблемы их применения в реальных условиях.
Подробнее с материалом можно ознакомиться на сайте проекта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
