दैनिक अर्क्सिव

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मध्यबिंदुओं की भविष्यवाणी करने के लिए अभिनेता-आलोचक सुदृढीकरण सीखने के साथ जियोडेसिक्स का निर्माण

Created by
  • Haebom

लेखक

काज़ुमी कसौरा

रूपरेखा

यह शोधपत्र एक मैनिफोल्ड पर सभी युग्मों के लिए सबसे छोटा पथ ज्ञात करने हेतु एक नवीन ढाँचा प्रस्तुत करता है, जिसका मीट्रिक अनंतसूक्ष्म है। यह ढाँचा मध्यबिंदुओं का पुनरावर्ती पूर्वानुमान लगाकर सबसे छोटे पथ उत्पन्न करता है। हम मध्यबिंदु पूर्वानुमान के लिए एक अभिनेता-आलोचक दृष्टिकोण प्रस्तावित करते हैं, और प्रस्तावित विधि की वैधता को प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करते हैं, जो जटिल गतिकी वाले एजेंटों के लिए पथ नियोजन और बहु-डिग्री-स्वतंत्रता रोबोट भुजाओं के लिए गति नियोजन सहित कई नियोजन कार्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
एक अतिसूक्ष्म मीट्रिक के साथ मैनिफोल्ड पर लघुतम पथ नियोजन समस्या का एक कुशल और सटीक समाधान।
जटिल गतिकी और बहु-डिग्री-स्वतंत्रता रोबोटिक भुजाओं वाले एजेंटों जैसे विभिन्न प्रणालियों पर प्रयोज्यता का प्रदर्शन करना।
अभिनेता-आलोचक दृष्टिकोण का उपयोग करके मध्यबिंदु भविष्यवाणी के लिए एक प्रभावी शिक्षण विधि प्रस्तुत की गई है।
Limitations:
प्रस्तावित विधि का प्रदर्शन प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर हो सकता है।
उच्च-आयामी मैनिफोल्ड्स के लिए मापनीयता और कम्प्यूटेशनल लागत पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
वास्तविक दुनिया के वातावरण में मजबूती और सामान्यीकरण का और अधिक सत्यापन आवश्यक है।
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