皆さんこんにちは、私の名前はちひろです。今、自動運転が非常に人気があります。実際、自動運転は大きな概念であり、主に関係する領域には強化学習とコンピューター ビジョンが含まれます。
今日は強化学習の入門知識をお伝えし、強化学習のデモを一緒に作ります。
1. 強化学習の概要
強化学習というと少し馴染みがないかもしれませんが、Alpha Goの碁の対局となると一気に理解できるかもしれません。そう、これが強化学習の力なのです。
強化学習の能力と効果をより直感的に皆さんに理解していただくために、ちひろさんは蛇ごっこをする強化学習ゲームを開発しました！
なんともすごいことではないでしょうか！今日、Qianxun は、強化学習アルゴリズムと ChatGPT を使用して、AI にスネーク ゲームのプレイ方法を迅速に学習させる方法を紹介します。
理論的基礎から始めて、強化学習と深層強化学習の概念を説明し、このプロジェクトで使用された DQN アルゴリズムを使用して AI をスネークとして訓練するプロセスを詳しく紹介します。
一方、ChatGPT と強化学習を組み合わせて、ゲーム環境のリアルタイムの解釈とガイダンスを提供する方法を示します。
2. 強化学習の原理の概要
強化学習は、環境と対話することで最適な行動戦略を学習する機械学習手法です。強化学習では、エージェントは環境の状態を観察し、選択したアクションに基づいて報酬または罰を受け取ることで、累積報酬を最大化する方法を学習します。
深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた手法であり、ニューラル ネットワークを使用して値関数またはポリシー関数を近似し、高次元の状態空間とアクション空間の問題を解決します。
Snake の学習プロセスでは PPO 強化学習モデルが使用されますが、以下に PPO アルゴリズムの原理を簡単に紹介します。
3. PPO アルゴリズム トレーニング エージェントの原則