HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

إنشاء ترتيبات هرمية للحاجات في وكيل

Tofara Moyo

الملخص

نقدم طريقة جديدة لتعلم التجريدات الهرمية التي تؤدي إلى تحسين المكافآت المتوقعة عالميًا من خلال أولوية الأهداف المتنافسة. يستخدم نهجنا وكيل مكافأة ثانوي ينتج قيمًا سلمية متعددة، كل منها مرتبط بمستوى تجريد معين. ثم يتعلم الوكيل التقليدي زيادة هذه القيم بشكل هرمي، حيث يتم شرط كل مستوى على زيادة المستوى السابق. نشتق معادلة ترتيب هذه القيم السلمية والمكافأة العالمية حسب الأولوية، مما يؤدي إلى هرم من الاحتياجات يوجه تشكيل الأهداف. أظهرت النتائج التجريبية في بيئة Pendulum v1 أداءً أفضل مقارنة بتنفيذ الأساس (البازلين). لقد حققنا نتائجًا رائدة في هذا المجال (state of the art).


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
إنشاء ترتيبات هرمية للحاجات في وكيل | مستندات | HyperAI