Maze Q-Table

RL Maze Explorer คือแพลตฟอร์มมือถือขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับการวิจัยและการศึกษาการเรียนรู้แบบเสริมแรง แอปพลิเคชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถฝึกอบรมเอเจนต์อัจฉริยะเพื่อนำทางในสภาพแวดล้อมเขาวงกตที่ซับซ้อนผ่านอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบปรับตัว

🎯 คุณสมบัติหลัก

• สภาพแวดล้อมที่กำหนดค่าได้: ปรับแต่งความซับซ้อนของเขาวงกตโดยปรับขนาดบล็อกเพื่อสร้างสถานการณ์การฝึกที่หลากหลาย

• การสร้างเขาวงกตแบบไดนามิก: สร้างเลย์เอาต์เขาวงกตใหม่เพื่อป้องกันการโอเวอร์ฟิตติ้งและเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ทั่วไป

• การควบคุมการฝึกแบบอินเทอร์แอคทีฟ: ตั้งค่าจำนวนตอนที่กำหนดเองและติดตามความคืบหน้าการฝึกแบบเรียลไทม์

• การแสดงภาพประสิทธิภาพ: ดูเส้นโค้งการเรียนรู้และตัวชี้วัดประสิทธิภาพโดยละเอียดหลังการฝึก

🧠 พื้นฐานการเรียนรู้แบบเสริมแรง

การเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) คือกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องที่เอเจนต์เรียนรู้พฤติกรรมที่เหมาะสมที่สุดผ่านการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมและผลตอบรับตามรางวัล

องค์ประกอบหลัก:

ตัวแทน: ระบบอัจฉริยะที่ตัดสินใจและเรียนรู้จากประสบการณ์

สภาพแวดล้อม: โลกเขาวงกตที่ตัวแทนทำงานและสำรวจ

สถานะ: ตำแหน่งและสถานการณ์ปัจจุบันภายในสภาพแวดล้อมเขาวงกต

การดำเนินการ: ตัวเลือกการเคลื่อนไหวที่มีให้เลือก (ขึ้น ลง ซ้าย ขวา)

รางวัล: กลไกการป้อนกลับที่ชี้นำการเรียนรู้ (บวกสำหรับความคืบหน้า ลบสำหรับอุปสรรค)

🚀 วิธีการทำงาน

แอปพลิเคชันนี้ใช้งาน:

• สำรวจสภาพแวดล้อมเขาวงกตอย่างเป็นระบบ

• เรียนรู้กลยุทธ์การนำทางที่เหมาะสมที่สุด

• ปรับตัวเข้ากับการกำหนดค่าเขาวงกตแบบใหม่

• ปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยการฝึกอบรมแบบวนซ้ำ

เซสชันการฝึกอบรมอาจต้องใช้การคำนวณอย่างหนัก โดยระยะเวลาจะแตกต่างกันไปตามความสามารถของอุปกรณ์และพารามิเตอร์ที่เลือก กระบวนการเรียนรู้จะแสดงภาพผ่านแผนภูมิประสิทธิภาพที่ครอบคลุมซึ่งติดตามการพัฒนาของตัวแทนเมื่อเวลาผ่านไป

แพลตฟอร์มนี้ทำหน้าที่เป็นทั้งเครื่องมือทางการศึกษาสำหรับการทำความเข้าใจแนวคิด RL