Применение нейронных сетей для аппроксимации Q- функции в методах обучения с подкреплением (300,00 руб.)

Первый автор	Еремеев
Авторы	Сергеев М.Д.
Страниц	8

ID	941880
Аннотация	Рассмотрена возможность интеграции методов обучения с подкреплением и искусственных нейронных сетей. Представлена реализация методов аппроксимации Q- функции в методах машинного обучения с подкреплением. Методы выполнены на основе классической нейронной сети и самоорганизующейся нечеткой нейронной сети. Описан процесс автоматической настройки самоорганизующейся нейронной сети. Даны результаты тестирования методов аппроксимации на модельных задачах стабилизации перевернутого маятника и горного автомобиля. Работа выполнена в рамках исследований методов обучения с подкреплением, применяемых в системах искусственного интеллекта различного назначения, в том числе в интеллектуальных системах поддержки принятия решений реального времени. Приведены основные преимущества и недостатки подходов аппроксимации с помощью нейронных сетей Q- функции в методах машинного обучения с подкреплением.

Еремеев, А.П. Применение нейронных сетей для аппроксимации Q- функции в методах обучения с подкреплением / А.П. Еремеев, М.Д. Сергеев // Вестник Московского энергетического института .— 2025 .— №5 .— С. 160-167 .— URL: https://rucont.ru/efd/941880 (дата обращения: 12.10.2025)