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J-GLOBAL ID：202002217864480949   整理番号：20A2672342

ICRARoboMasterAIチャレンジと深さ学習の研究【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Chen Mingyang (美国賓夕法尼亜大学,美国 賓夕法尼亜州 19019) ,  Liu Bo (美国賓夕法尼亜大学,美国 賓夕法尼亜州 19019) ,  Mao Yifeng (美国賓夕法尼亜大学,美国 賓夕法尼亜州 19019)
資料名： Heilongjiang Keji Xinxi  (Heilongjiang Keji Xinxi)
号： 29  ページ： 104-105  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3241A  ISSN： 1673-1328  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本プロジェクトは,ロボット戦闘強化学習のモデルを提案した。PyGameの仮想環境を導入することで、予め定義された環境で訓練モデルを展開し、核心モデルはニューラルネットワークが深さQ学習にシミュレーション意思決定過程を適用する機能である。また、DQN以外に、訓練過程に役割評価方法を適用した。2つのモデル出力の差異を比較することによって,研究と改良を深く議論した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *ロボット ,  ニューラルネットワーク ,  強化学習
準シソーラス用語： Q学習 ,  仮想環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習 ,  研究