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: | م .اسامة ابراهيم, د.م. سمير كرمان, د.م. رؤوف حمدان |
---|---|
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 |
Similar Items
-
استخدام تقنية الواقع المعزز في العملية التعليمية
by: شهد العبيدي, et al.
Published: (2023-06-01) -
صعوبات تطبيق تقنية الواقع المعزز في تدريس التاريخ من وجهة نظر أساتذة المادة
by: د. دعاء عبد الخالق الساعدي
Published: (2023-09-01) -
تصميم متحكم لمحرك تحريضي يعتمد في عمله على الشبكات العصبونية المصممة والمدربة باستخدام الخوارزمية الجينية
by: معتز دبلو, et al.
Published: (2023-01-01) -
تأثير اسخدام تقنية الواقع المعزز في ضوء حجم حدقة العين علي تعلم بعض المهارات الأساسية في الکرة الطائرة
by: ايمن مرضي, et al.
Published: (2022-09-01) -
التنبؤ بدرجة خطورة حالة المرضى المصابين بالفيروس التاجي كورونا باستخدام الشبكات العصبونية
by: د.م. فطمة الطراب
Published: (2021-12-01)