استكشافات حول التعلم المعزز العكسي لتحليل التحكم الحركي وآليات اتخاذ القرار المعرفي في الدماغ
| العنوان | استكشافات حول التعلم المعزز العكسي لتحليل التحكم الحركي وآليات اتخاذ القرار المعرفي في الدماغ |
|---|---|
| المؤلف | أرديتي، أمير |
| تاريخ النشر: | 2022-06-08T10:35:18Z |
| الموضوع | التعلم الآلي، التعلم الآلي، الشبكات العصبية الاصطناعية، الشبكات العصبية الاصطناعية، الذكاء الاصطناعي، الذكاء الاصطناعي |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| رقم السجل | a5742729-1127-4202-b7d4-2d39c99ec6c1 |
| موقع المكتبة | قسم علوم الحاسوب |
| التاريخ | 2022-06-08T10:35:18Z |
| نص عينة | التعلم المعزز هو إطار عمل لتوليد السياسات المثلى في ضوء المهمة وهيكل المكافأة/العقاب. وبالمثل، يُستخدم التعلم المعزز العكسي، كما يوحي الاسم، لاستعادة المنطق الكامن وراء السياسة المثالية بناءً على العروض التوضيحية من أحد الخبراء. لقد شرعنا في استكشاف ما إذا كانت أساليب التعلم المعزز والتعلم العكسي يمكن أن تكون بمثابة أداة حسابية للتحقيق في مبادئ المثالية للتحكم الحركي وآليات اتخاذ القرار المعرفي في الدماغ. ولهذا الغرض، استهدفنا عدة مهام مختلفة تتعلق بأجزاء مختلفة من آلية التعلم الحسي الحركي للدماغ. نحن نهدف إلى استعادة مبادئ المثالية التي يستخدمها الدماغ لمختلف مهام التحكم وصنع القرار. إذا تم تحقيق ذلك، فيمكننا تحليل وفهم وتقليد وتحسين السلوك الواضح مع قدر أقل من التحيز، والذي نأمل أن يكون خطوة إلى الأمام في فهم عملية التعلم في كل من الأنظمة البشرية والاصطناعية. بالنسبة لنطاق هذه الأطروحة، قمنا بتقييم مهمتين. كانت المهمة الأولى هي التحقق من إمكانية تطبيق التطوير الإدراكي على التعلم المعزز. بالنسبة لهذه المهمة، اقترحنا نظامًا تعليميًا قائمًا على التطوير الإدراكي لعامل التعلم المعزز، وتشير النتائج التي تم الحصول عليها إلى أن نظام التطوير الإدراكي المناسب قد يحسن تقدم التعلم وينتج عوامل ذات أداء أفضل. وكانت المهمة الثانية هي التنبؤ بمعلمات وظيفة المكافأة للمسار المقدم في سيناريو الوقوف في ظل الاضطراب. بالنسبة لهذه المهمة، اقترحنا طريقتين مختلفتين للتعلم المعزز العكسي. تشير نتائجنا إلى أننا كنا قادرين على استنتاج معلمات المكافأة الصالحة على البيانات الاصطناعية. Benzer şekilde، Tersine Pekiştirmeli Öğrenme de، anlaşılabileceği gibi، bir uzmandan alinan and uygun potikanın arcasındaki sebepleri bulmak kullanılır. بفضل هذه التقنية، يتم توفير أدوات التحكم في المحركات الكهربائية ومحرك Tersine، والتحكم في المحركات، وأنظمة التحكم الآلي في جميع نماذج النماذج الأولية. keşfetmeyi amaçlıyoruz. Bu amaç için, beyninfarklı duyusal motor ozelliklerini hedefleyenfarklı görevleri hedefledik. Niyetimiz, beyin tarafından Farklı alanlar için oluşturulan and iyileme kriterlerini keşfedebilmek. Bu başarılabildiği takdirde, varolan veya yeni bir metot ile, ansan davranışlarını daha düşük bir yanlılık ile analiz edebilir, anlayabilir ve taklit edebiliriz. Bu tezin kapsamı doğrultusunda, iki tane görevi hedefledik. ILk görev, algısal gelişimin Pekiştirmeli Öğrenme'ye uygulanabilirliğinin araştırılmasıdır. من خلال القيام بذلك، من الممكن أن تكون هناك حاجة إلى المزيد من الوقت، ولكن يجب أن تكون قادرًا على القيام بذلك. Sonuçlarımız, uygun bir algısal gelişim rejiminin, Pekiştirmeli Öğrenme'nin öğrenme ilerlemesini geliştirebileceğini ve daha iyi ajanlar üretebileceğini önerdi. في هذه الحالة، تقوم Tersine Pekiştirmeli بتفعيل إعدادات الإعدادات الخاصة بها. Bunun için, iki tane Farklı Tersine Pekiştirmeli Öğrenme mekanizması oluşturduk and sonuçlarımız geçerli ödül fonksiyonu parametreleri keşfettiğimizi önermektedir. |
