Yazar
Şekerci, Alper, Köken, Özlem Salehi
Basım Tarihi
2020
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Sonlu otomatlar, Güçlendirmeli öğrenme, Sinir ağı, Q-öğrenme, Genetik algoritma
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-172816926-2
Kayıt Numarası
e5584292-b830-456c-98b3-34a920f79db4
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2020
Örnek Metin
Bu makalenin amacı, resmi dilleri tanıyabilen öğrenme aracılarını modellemek için takviyeli öğrenmeyi kullanmaktır. Ajanlar, basit çok kafalı otomat, birden fazla kafa kullanan yeni bir sonlu otomat modeli olarak modellenmiştir ve takviyeli öğrenme problemleri olarak altı farklı dil formüle edilmiştir. Optimizasyon için iki farklı algoritma kullanılmaktadır. İlk algoritma, optimal politikaları öğrenmek için kapılı tekrarlayan birimleri eğiten Q-öğrenmedir. İkincisi ise evrimden ilham alan işlemleri kullanarak en uygun çözümü arayan genetik algoritmadır. Sonuçlar, genetik algoritmanın genel olarak Q-öğrenme algoritmasından daha iyi performans gösterdiğini ancak Q-öğrenme algoritmasının normal diller için çözümleri daha hızlı bulduğunu göstermektedir.
DOI
10.1109/IJCNN48605.2020.9207156
