[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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दैनिक अर्क्सिव

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वी-मैक्स: स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एक सुदृढ़ीकरण शिक्षण ढांचा

Created by
  • Haebom

लेखक

वैलेन्टिन चार्रौट, वा एल डौलाज़मी, थॉमस टुर्नेयर, थिबॉल्ट बुहेट

रूपरेखा

यह शोधपत्र वी-मैक्स का परिचय देता है, जो एक खुला शोध ढाँचा है जिसे स्वायत्त ड्राइविंग (एडी) में सुदृढीकरण अधिगम (आरएल) की व्यावहारिकता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका उद्देश्य पारंपरिक अनुकरण अधिगम (आईएल) के Limitations (डेटा वितरण अंतर, अनुकरण अंतराल) और स्वायत्त ड्राइविंग में आरएल के अनुप्रयोग के लिए एक मानकीकृत और कुशल शोध वातावरण की कमी को दूर करना है। वी-मैक्स, वेमैक्स पर आधारित है, जो एक हार्डवेयर-त्वरित एडी सिम्युलेटर है जिसे बड़े पैमाने के प्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, और विविध एडी डेटासेट के तेज़ सिमुलेशन को सक्षम करने के लिए सिनेरियोनेट दृष्टिकोण का लाभ उठाता है। इसका उद्देश्य सामान्यीकृत स्वायत्त ड्राइविंग नीतियों को सक्षम करके नियम-आधारित दृष्टिकोणों के इंजीनियरिंग ओवरहेड को कम करना है।

____T33762_____, ____T33763_____

Takeaways:
स्वायत्त ड्राइविंग में सुदृढीकरण सीखने के व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए एक मानकीकृत अनुसंधान ढांचा प्रदान करना
वेमैक्स और सिनेरियोनेट का उपयोग करके एक कुशल बड़े पैमाने पर प्रयोगात्मक वातावरण का निर्माण
अनुकरणात्मक शिक्षण की सीमाओं पर काबू पाना और अधिक सामान्यीकृत स्वचालित ड्राइविंग नीतियों को विकसित करने की संभावना का सुझाव देना
खुले स्रोत ढांचे के माध्यम से अनुसंधान की पुनरुत्पादकता और साझाकरण को बढ़ावा देना
Limitations:
वी-मैक्स फ्रेमवर्क के प्रदर्शन और मापनीयता पर अतिरिक्त प्रयोग और सत्यापन की आवश्यकता है।
यह निर्धारित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है कि क्या सिनेरियोनेट का दृष्टिकोण सभी प्रकार के स्वचालित ड्राइविंग परिदृश्यों के लिए प्रभावी है।
वास्तविक सड़क परिवेश से अंतर के कारण सिमुलेशन परिणामों की सामान्यता की समीक्षा करने की आवश्यकता है
सुदृढीकरण सीखने में सीखने की स्थिरता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए अतिरिक्त शोध की आवश्यकता हो सकती है।
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