Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер

программирование

      def find_optimal_path(maze):

      # Инициализация функции ценности

      value_function = np.zeros_like(maze, dtype=float)

      # Перебираем каждую ячейку лабиринта

      for i in range(len(maze)):

      for j in range(len(maze[0])):

      # Если ячейка – выход, присваиваем ей максимальное значение функции ценности

      if maze[i][j] == 2:

      value_function[i][j] = 100

      # Если ячейка – препятствие, присваиваем ей минимальное значение функции ценности

      elif maze[i][j] == 1:

      value_function[i][j] = -float('inf')

      else:

      # Для остальных ячеек присваиваем среднее значение функции ценности соседей

      neighbors = []

      if i > 0: neighbors.append(value_function[i – 1][j])

      if i < len(maze) – 1: neighbors.append(value_function[i + 1][j])

      if j > 0: neighbors.append(value_function[i][j – 1])

      if j < len(maze[0]) – 1: neighbors.append(value_function[i][j + 1])

      value_function[i][j] = max(neighbors) – 1

      # Инициализируем путь

      path = [start_position]

      current_position = start_position

      # Ищем оптимальный путь, двигаясь по ячейкам с максимальной функцией ценности

      while maze[current_position] != 2:

      next_positions = []

      next_values = []

      # Перебираем соседние ячейки

      for i in [-1, 0, 1]:

      for j in [-1, 0, 1]:

      if (i == 0 or j == 0) and (i != 0 or j != 0):

      neighbor_position = (current_position[0] + i, current_position[1] + j)

      if 0 <= neighbor_position[0] < len(maze) and 0 <= neighbor_position[1] < len(maze[0]):

      next_positions.append(neighbor_position)

      next_values.append(value_function[neighbor_position[0]][neighbor_position[1]])

      # Двигаемся к следующей ячейке с максимальной функцией ценности

      next_position = next_positions[np.argmax(next_values)]

      path.append(next_position)

      current_position = next_position

      return path

      # Находим оптимальный путь

      optimal_path = find_optimal_path(maze)

      # Выводим лабиринт с оп

      тимальным путем

      for i in range(len(maze)):

      for j in range(len(maze[0])):

      if (i, j) in optimal_path:

      print('*', end=' ')

      else:

      print(maze[i][j], end=' ')

      print()

      ```

      Этот код находит оптимальный путь через лабиринт, используя динамическое программирование, и выводит лабиринт с пометкой оптимального пути символом "*".

      Глубокое обучение в RL, особенно алгоритмы Deep Q-Networks (DQN), представляет собой метод, который применяет глубокие нейронные сети для решения задач RL, алгоритмы Deep Q-Networks (DQN) в частности, решают задачу обучения с подкреплением, используя глубокие нейронные сети для аппроксимации функции Q – функции, которая оценивает ожидаемую сумму награды, полученную агентом при выполнении определенного действия в определенном состоянии.

      Применение глубокого обучения в RL позволяет агенту эффективно обучаться в сложных и больших пространствах состояний и действий, что делает его применимым для широкого спектра задач. Это возможно благодаря гибкости и мощности глубоких нейронных сетей, которые способны выучивать сложные зависимости между входными данными и целевыми значениями Q-функции.

      Основные шаги алгоритма DQN включают в себя собирание обучающего опыта, обновление параметров нейронной сети путем минимизации ошибки между предсказанными и фактическими значениями Q-функции, и использование обновленной сети для принятия решений в среде. Этот процесс повторяется многократно, пока агент не достигнет сходимости или не выполнит другие критерии останова.

      DQN и другие алгоритмы глубокого обучения в RL демонстрируют впечатляющие результаты в таких задачах, как игры на Atari, управление роботами и автономное вождение, что подтверждает их эффективность и перспективность в решении сложных задач обучения с подкреплением.

      Пример 1

      Примером