Maze Q-Table

RL Maze Explorer ialah platform mudah alih termaju yang direka untuk penyelidikan dan pendidikan pembelajaran pengukuhan. Aplikasi ini membolehkan pengguna melatih ejen pintar untuk mengemudi persekitaran maze yang kompleks melalui algoritma pembelajaran adaptif.

🎯 Ciri Utama

• Persekitaran Boleh Dikonfigurasikan: Sesuaikan kerumitan labirin dengan melaraskan saiz blok untuk mencipta senario latihan yang pelbagai

• Penjanaan Labirin Dinamik: Hasilkan reka letak labirin baharu untuk mengelakkan keterlaluan dan mempertingkatkan generalisasi pembelajaran

• Kawalan Latihan Interaktif: Tetapkan kiraan episod tersuai dan pantau kemajuan latihan dalam masa nyata

• Visualisasi Prestasi: Lihat keluk pembelajaran terperinci dan metrik prestasi selepas latihan

🧠 Asas Pembelajaran Pengukuhan

Pembelajaran Pengukuhan (RL) ialah paradigma pembelajaran mesin di mana ejen mempelajari tingkah laku optimum melalui interaksi persekitaran dan maklum balas berasaskan ganjaran.

Komponen Teras:

Agen: Sistem pintar yang membuat keputusan dan belajar daripada pengalaman

Persekitaran: Dunia labirin tempat ejen beroperasi dan meneroka

Nyatakan: Kedudukan dan situasi semasa dalam persekitaran maze

Tindakan: Pilihan pergerakan yang tersedia (atas, bawah, kiri, kanan)

Ganjaran: Mekanisme maklum balas yang membimbing pembelajaran (positif untuk kemajuan, negatif untuk halangan)

🚀 Cara Ia Berfungsi

Aplikasi itu melaksanakan:

• Terokai persekitaran labirin secara sistematik

• Pelajari strategi navigasi yang optimum

• Sesuaikan dengan konfigurasi maze baharu

• Meningkatkan prestasi melalui latihan berulang

Sesi latihan boleh menjadi intensif dari segi pengiraan, dengan tempoh berbeza-beza berdasarkan keupayaan peranti dan parameter yang dipilih. Proses pembelajaran divisualisasikan melalui carta prestasi komprehensif yang menjejaki peningkatan ejen dari semasa ke semasa.

Platform ini berfungsi sebagai alat pendidikan untuk memahami konsep RL.