الاستدلال اللغوي باستخدام أتمتة متعددة الرؤوس من خلال التعلم المعزز
| العنوان | الاستدلال اللغوي باستخدام أتمتة متعددة الرؤوس من خلال التعلم المعزز |
|---|---|
| المؤلف | شكرجي، ألبير، كوكين، أوزليم صالحي |
| تاريخ النشر: | 2020 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | الأتمتة المحدودة، التعلم المعزز، الشبكة العصبية، التعلم Q، الخوارزمية الجينية |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-172816926-2 |
| رقم السجل | e5584292-b830-456c-98b3-34a920f79db4 |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2020 |
| نص عينة | الغرض من هذه الورقة هو استخدام التعلم المعزز لنموذج عوامل التعلم التي يمكنها التعرف على اللغات الرسمية. تم تصميم الوكلاء على أنهم آلي بسيط متعدد الرؤوس، وهو نموذج جديد للآلي المحدود الذي يستخدم رؤوسًا متعددة، وتمت صياغة ست لغات مختلفة كمشاكل تعلم معززة. يتم استخدام خوارزميتين مختلفتين للتحسين. الخوارزمية الأولى هي Q-learning التي تدرب الوحدات المتكررة المسورة على تعلم السياسات المثلى. والثاني هو الخوارزمية الجينية التي تبحث عن الحل الأمثل باستخدام عمليات مستوحاة من التطور. أظهرت النتائج أن أداء الخوارزمية الجينية أفضل من خوارزمية Q-learning بشكل عام ولكن خوارزمية Q-learning تجد الحلول بشكل أسرع للغات العادية. |
| DOI | 10.1109/IJCNN48605.2020.9207156 |
