加固学习工具箱
Concevoir et entraîner des politiques grâce au Reinforcement Learning
强化学习工具箱™为功能和块提供entraîner强化学习算法的策略使用,告诉DQN, A2C和DDPG。你们可以使用这些政策为implémenter contrôleurs和systèmes décisionnels为systèmes的机器人和systèmes的自治综合体。你们可以看到implémenter政治和réseaux神经元深奥,polynômes,还有查找表。
在工具箱中,你们可以看到entraîner环境中渗透的政策représentés等于modèles MATLAB®ou仿金宝app真软件®.你们可以找到évaluer算法,测试者différents réglages des hyperparamètres以及学徒进程的监测者。为améliorer的性能的学徒,您可以在parallèle的云,集群和GPU (avec并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器™)的exécuter多个模拟。
通过modèle ONNX™的格式,您可以导入政治学存在的à深度学习的环境,使用TensorFlow™Keras et PyTorch (avec深度学习工具箱™)。您可以使用générer du code optimisé C, c++和CUDA pour déployer des policy entraînées sur des microcontrôleurs des GPU。
工具箱提出了référence的例子用于强化学习在contrôleurs的concevoir中用于机器人和导管自主的应用。
EN Savoir Plus:
电子书gratuit
采用MATLAB和Simulink进行强化学习金宝app
强化学习算法
Implémentez des agents en utilisant des algorithmes prédéfinis comme Deep Q-Network (DQN),优势演员评论家(A2C)OU深度确定性政策梯度(DDPG)。Utilisez desModèlesPleinlimentersdegentsPersalnalisésafin d'entraînerdes politiques。
Représentation政治和价值函数与réseaux深奥的神经元函数相同
Utilisez desPotitiquesàSaseDeRéseauxde neurones Profonds Pour LesSystèmesCompleasesQui Contenent De Basses ExpacesÉtat-action。Definissez des Potitiques AvecdesRéseauxet des aliachtores销售De Dee Learing Toolbox。Importez desModèlesonnx浇注保证程序L'InteropérabilitéAvecd'Autres Environnements De Dee Learning。
block 金宝appSimulink pour les agents
Implémentez和entraînez的强化学习代理在Simulink。金宝app
Simulink和Simsca金宝apppe环境
Utilisez des modèles 金宝appSimulink和Simscape™pour représenter un环境。Spécifiez观察,行动和信号récompense在modèle。
环境Matlab.
利用函数和类MATLAB pour représenter un环境。Spécifiez观察,作用和récompense的变量在MATLAB中。
计算distribué et accélération multicœurs
Accélérezl'appentissage en exaalcutant des simulations enparallèlesur des ordinateurs multiicueurs,des Ressources云ous clusters de Calcul Avec并行计算工具箱EtMATLAB并行服务器.
GPU加速
Accélérez l ' apprentice和l 'inférence de réseaux de neurones深刻的GPU NVIDIA®高级性能。用MATLAB用并行计算工具箱et la plupart des gpu nvidia cudats cuda®钟爱一个Compuitédecall3.0 ousueérieure.
一代德代码
用GPU编码器™, générez du code CUDA optimisé à partir de code MATLAB représentant des politiques entraînées。Générez du code C/ c++ avecMatlab Coder™倒入DépuniperEsdes Politiques。
金宝app支持MATLAB编译器
MATLAB编译器™ET.MATLAB编译器SDK™您可以使用déployer des politiques entraînées sous formme de bibliothèques partagées C/ c++, d ' assemalize Microsoft®.NET, de classes Java®et de包python®.
在知道+
Implémentez des contrôleurs basés sur le Reinforcement Learning为problèmes提供的信息是équilibrage d ' un pendule inversé,导航在problème网格世界中,维护在équilibre d ' un pendule inversé在战车中。
应用于自动浇注管道
contrôleurs的Concevez为systèmes的régulation的自适应的vitesse和保持的轨迹。
Robotique
Concevez des contrôleurs为机器人提供强化学习。
加固学习多元代理
Entraînezde倍数代理同时达斯联合国环境西班牙语金宝app
代理actor-critic软
Entraînez政治échantillonnage对环境的作用和空间的行动一起持续利用一个探索加上poussée
代理par defaut
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Consultez莱斯指出de版本为我们的机智加上fonctionnalités等函数对应。
Sériedevidéossur le le钢筋学习
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