Bu çalışmada DDQN Modeli ile Pekiştirmeli Öğrenme içerisinde 100 engeli/nesneyi geçmek üzere eğitilen ajanın uygun ödül fonksiyonunun belirlenmesi amaçlanmaktadır. Ajanı eğitmek için çevre alt problemlere bölümüştür. Alt problemler için çeşitli kurallar ve farklı ödül fonksiyonları tanımlanmıştır. Eğitim için gNet adında geliştirilmiş mini derin öğrenme kütüphanesi kullanılmıştır.
In this study, it is aimed to determine the appropriate reward function of the agent which trained to pass 100 obstacles/objects in Reinforcement Learning (RL) with Double Deep Q Network (DDQN) model. To train the agent, environment is split into sub problems. Several rules and different reward functions defined for the sub problems. A developed mini deep learning library which is called gNet is used for the training.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | November 30, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Issue: 28 |