تحسين اداء روبوت ذكاء اصطناعي باستعمال خوارزميات التعلم المعزز العميق

الملخص

قدمت خوارزميات التعلم المعزز العميق حلا لروبوتات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المسار الافضل والاسرع لها في الوصول الى هدفها من خلال القدرة على التعلم من تجاربهم السابقة واكتساب المعرفة والتمثيل الصحيح لبيئاتهم للوصول لمستوى قريب من الانسان في بيئات العالم الحقيقي المعقدة. تم في هذه الدراسة تحليل اداء خوارزميات التعلم المعزز العميق وذلك من اجل  مساعده روبوت الذكاء الاصطناعي للوصول الى هدفه بأفضل واسرع مسار من خلال ضبط المعاملات العليا للشبكة العصبونية الملتفة العميقة المستخدمة ، ومن خلال مقارنة النتائج تبين تفوق                                                                                                                                                                                  policy gradient بنسبة 50 % تقريبا.