Maze Q-Table

RL Maze Explorer to zaawansowana platforma mobilna przeznaczona do badań i edukacji w zakresie uczenia przez wzmacnianie. Ta aplikacja umożliwia użytkownikom trenowanie inteligentnych agentów w zakresie poruszania się po złożonych środowiskach labiryntów za pomocą adaptacyjnych algorytmów uczenia.

🎯 Kluczowe funkcje

• Konfigurowalne środowisko: Dostosuj złożoność labiryntu, dostosowując rozmiary bloków, aby tworzyć zróżnicowane scenariusze treningowe

• Dynamiczne generowanie labiryntów: Generuj nowe układy labiryntów, aby zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu i usprawniać generalizację uczenia

• Interaktywne sterowanie treningiem: Ustaw niestandardową liczbę odcinków i monitoruj postępy treningu w czasie rzeczywistym

• Wizualizacja wydajności: Przeglądaj szczegółowe krzywe uczenia się i wskaźniki wydajności po treningu

🧠 Podstawy uczenia przez wzmacnianie

Uczenie przez wzmacnianie (RL) to paradygmat uczenia maszynowego, w którym agenci uczą się optymalnych zachowań poprzez interakcję ze środowiskiem i informację zwrotną opartą na nagrodach.

Główne komponenty:

Agent: Inteligentny system, który podejmuje decyzje i uczy się na podstawie doświadczeń

Środowisko: Świat labiryntu, w którym agent działa i który eksploruje

Stan: Aktualna pozycja i sytuacja w środowisku labiryntu

Akcja: Dostępne opcje ruchu (w górę, w dół, w lewo, w prawo)

Nagroda: Mechanizm sprzężenia zwrotnego, który kieruje nauką (pozytywny w przypadku postępów, negatywny w przypadku przeszkód)

🚀 Jak to działa

Aplikacja implementuje:

• Systematyczne eksplorowanie środowisk labiryntu

• Naukę optymalnych strategii nawigacji

• Adaptację do nowych konfiguracji labiryntu

• Poprawę wydajności poprzez iteracyjne szkolenie

Sesje szkoleniowe mogą być intensywne obliczeniowo, a ich czas trwania może się różnić w zależności od możliwości urządzenia i wybranych parametrów. Proces uczenia się jest wizualizowany za pomocą kompleksowych wykresów wydajności, które śledzą postępy agenta w czasie.

Platforma ta służy zarówno jako narzędzie edukacyjne do zrozumienia koncepcji RL, jak i jako narzędzie do nauki.