دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز
تعتبر خوارزمية Q learning في التعلم المعزز احدى الخوارزميات التي تسمح للروبوت بتعلم البيئة المحيطة دون الحاجة الى عينات تدريب مسبقة بمبدأ المكافأة والعقاب للروبوت من خلال التفاعل مع البيئة. تم في هذا البحث دراسة تأثير عدد الطبقات الخفية المستخدمة في الشبكة العصبونية لتحسين مكافاة الروبوت حيث اظهرت...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Arabic |
| Published: |
damascus university
2023-08-01
|
| Series: | مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://journal.damascusuniversity.edu.sy/index.php/engj/article/view/4526 |
| _version_ | 1797736352130793472 |
|---|---|
| author | م .اسامة ابراهيم د.م. سمير كرمان د.م. رؤوف حمدان |
| author_facet | م .اسامة ابراهيم د.م. سمير كرمان د.م. رؤوف حمدان |
| author_sort | م .اسامة ابراهيم |
| collection | DOAJ |
| description |
تعتبر خوارزمية Q learning في التعلم المعزز احدى الخوارزميات التي تسمح للروبوت بتعلم البيئة المحيطة دون الحاجة الى عينات تدريب مسبقة بمبدأ المكافأة والعقاب للروبوت من خلال التفاعل مع البيئة. تم في هذا البحث دراسة تأثير عدد الطبقات الخفية المستخدمة في الشبكة العصبونية لتحسين مكافاة الروبوت حيث اظهرت المحاكاة انه يمكن بزياده عدد الطبقات الخفية للشبكة العصبونية العميقة المستخدمة وضبط بعض المعاملات العليا فيها زياده مكافاة الروبوت وبالتالي الحصول على افضل مسار لتحقيق الهدف.
|
| first_indexed | 2024-03-12T13:12:31Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-85731f4c9914493cb9f3ad8f0da9a9ec |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1999-7302 2789-6854 |
| language | Arabic |
| last_indexed | 2024-03-12T13:12:31Z |
| publishDate | 2023-08-01 |
| publisher | damascus university |
| record_format | Article |
| series | مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية |
| spelling | doaj.art-85731f4c9914493cb9f3ad8f0da9a9ec2023-08-27T17:04:09Zaradamascus universityمجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية1999-73022789-68542023-08-01393دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعززم .اسامة ابراهيم0د.م. سمير كرماند.م. رؤوف حمدانجامعة دمشق تعتبر خوارزمية Q learning في التعلم المعزز احدى الخوارزميات التي تسمح للروبوت بتعلم البيئة المحيطة دون الحاجة الى عينات تدريب مسبقة بمبدأ المكافأة والعقاب للروبوت من خلال التفاعل مع البيئة. تم في هذا البحث دراسة تأثير عدد الطبقات الخفية المستخدمة في الشبكة العصبونية لتحسين مكافاة الروبوت حيث اظهرت المحاكاة انه يمكن بزياده عدد الطبقات الخفية للشبكة العصبونية العميقة المستخدمة وضبط بعض المعاملات العليا فيها زياده مكافاة الروبوت وبالتالي الحصول على افضل مسار لتحقيق الهدف. http://journal.damascusuniversity.edu.sy/index.php/engj/article/view/4526التعلم المعززشبكة عصبونية عميقةتحسين مكافاه |
| spellingShingle | م .اسامة ابراهيم د.م. سمير كرمان د.م. رؤوف حمدان دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية التعلم المعزز شبكة عصبونية عميقة تحسين مكافاه |
| title | دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز |
| title_full | دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز |
| title_fullStr | دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز |
| title_full_unstemmed | دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز |
| title_short | دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز |
| title_sort | دراسة تأثير عدد طبقات الشبكة العصبونية العميقة في تحسين مكافأة روبوت التعلم المعزز |
| topic | التعلم المعزز شبكة عصبونية عميقة تحسين مكافاه |
| url | http://journal.damascusuniversity.edu.sy/index.php/engj/article/view/4526 |
| work_keys_str_mv | AT mạsạmẗạbrạhym drạsẗtạtẖyrʿddṭbqạtạlsẖbkẗạlʿṣbwnyẗạlʿmyqẗfytḥsynmkạfạẗrwbwtạltʿlmạlmʿzz AT dmsmyrkrmạn drạsẗtạtẖyrʿddṭbqạtạlsẖbkẗạlʿṣbwnyẗạlʿmyqẗfytḥsynmkạfạẗrwbwtạltʿlmạlmʿzz AT dmrwwfḥmdạn drạsẗtạtẖyrʿddṭbqạtạlsẖbkẗạlʿṣbwnyẗạlʿmyqẗfytḥsynmkạfạẗrwbwtạltʿlmạlmʿzz |