Можно создать политику и представления функции значения для приложений обучения с подкреплением с помощью глубоких нейронных сетей. Можно затем обучить эти сети с помощью пакета Reinforcement Learning Toolbox™. Для получения дополнительной информации смотрите то, Что Обучение с подкреплением? (Reinforcement Learning Toolbox) и Создает политику и Представления Функции Значения (Reinforcement Learning Toolbox), и Обучает Агентов Обучения с подкреплением (Reinforcement Learning Toolbox).
Создайте среду Simulink и Обучите Агента
Обучите диспетчера, использующего обучение с подкреплением с объектом, смоделированным в Simulink® как учебная среда.
Создайте агента Используя Deep Network Designer и обучайтесь Используя наблюдения изображений
Создайте агента обучения с подкреплением с помощью приложения Deep Network Designer от Deep Learning Toolbox™.
Обучите агента DDPG к Swing и маятнику баланса с наблюдением изображений
Обучите агента обучения с подкреплением с помощью основанного на изображении сигнала наблюдения.
Обучайтесь агент DQN для хранения маршрута помогают Используя параллельные вычисления
Обучайтесь агент обучения с подкреплением для хранения маршрута помогают приложению.
