Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/280042Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Сидоренко, А. В. | |
| dc.contributor.author | Солодухо, Н. А. | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-24T13:13:34Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-24T13:13:34Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) : материалы III Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 21–22 апр. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : РИВШ, 2022. – С. 68-72. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-586-561-3 | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/280042 | - |
| dc.description | Секция «Системы машинного и глубокого обучения» | |
| dc.description.abstract | Рассмотрены вопрос моделирования при навигации с огибанием препятствий мобильного робота с использованием методов машинного обучения: Q-обучения, алгоритма SARSA, глубокого Q-обучения и двойного глубокого Q-обучения. Разработанное программное обеспечение включает средства Mobile Robotics Simulation Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox и пакет визуализации Gazebo для моделирования среды. Результаты вычислительного эксперимента показывают, что для моделируемой среды размером 17 на 17 блоков и препятствия длиной в 12 блоков обучение при использовании алгоритма SARSA происходит с лучшей производительностью, чем для остальных | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : РИВШ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Машинное обучение при перемещении мобильного робота | |
| dc.type | conference paper | |
| Располагается в коллекциях: | 2022. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2022) | |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.