Обучение нейронных сетей на алгоритмах обучения с подкреплением (RL) является актуальной темой исследований в области искусственного интеллекта. RL позволяет моделировать взаимодействие агента с окружающей средой и принимать решения на основе полученного опыта. В проекте проводится сравнение эффективности различных архитектур нейронных сетей в задачах RL. Изучаются такие аспекты, как скорость обучения, стабильность обучения, качество полученных стратегий. Результаты исследования могут быть полезны для оптимизации процесса обучения нейронных сетей на RL и улучшения их производительности в различных прикладных задачах.
Объект исследования: Нейронные сети
Предмет исследования: Обучение нейронных сетей и их эффективность на задачах Reinforcement Learning
Методы исследования: Литературный обзор, эксперименты с нейронными сетями, сравнительный анализ результатов
Научная новизна: Сравнение эффективности различных методов обучения нейронных сетей на задачах Reinforcement Learning
Цель проекта: Исследовать и сравнить эффективность обучения нейронных сетей на задачах Reinforcement Learning
Проблема: Определение наиболее эффективного метода обучения нейронных сетей для задач Reinforcement Learning
Целевая аудитория: Специалисты в области машинного обучения, исследователи в области искусственного интеллекта
Задачи проекта:
1. Провести обзор литературы по обучению нейронных сетей на задачах Reinforcement Learning
2. Провести эксперименты с различными методами обучения нейронных сетей
3. Сравнить результаты экспериментов и выявить наиболее эффективный метод обучения
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- История развития нейронных сетей
- Методы обучения нейронных сетей в RL
- Применение нейронных сетей в RL задачах
- Выбор нейронных сетей для экспериментов
- Описание используемых методов обучения
- Постановка экспериментов
- Проведение обучения нейронных сетей на RL задачах
- Сравнение результатов различных методов обучения
- Анализ полученных данных