深度强化学习
深度强化学习
提问于 2020-03-19 08:30:13
我正在使用一种深度强化学习方法来导航一个agent从一个初始点到一个目标点。现场还有其他因素和障碍。
第一个问题是输入的神经网络。
Τhese是我在最初的场景中知道的元素：
其他障碍物agent.
- Position的
- 位置和初始速度
在其他情况下，我读到神经网络的输入是图像(可能是传感器)，但在我的例子中，我不想使用视觉传感器。
2.在强化学习算法中，数据集不是预生成的，而是在训练时对数据进行模拟。
我没有找到如何创建dataset，如何使用我前面提到的3个元素。
有人能帮帮我吗！提前谢谢！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-06 05:47:17
神经网络的
- 输入:可以是您认为有助于agent做出决策的任何特性
。
- 您可以通过为每个动作生成奖励来模拟数据。奖励可以是正的，也可以是负的，它将作为神经网络的目标。经过多次培训后，你的经纪人将学会以高回报采取行动。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60753419
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