Testa vide pastiprinājuma bāzētas apmācīšanās eksperimentu veikšanai

Abstract

Pastiprinājuma bāzēta apmācīšanās (reinforcement learning) ir viena no mašīnmācīšanās metodēm, kurā galvenā nozīme ir algoritma mijiedarbībai ar vidi. Tādēļ darbojoties šajā nozarē ir nepieciešams kāds instruments, ar kura palīdzību ir iespējams uzturēt nepieciešamās vides. Šajā darbā tiek apskatīts C++ bāzēts bibliotēku kopums akadēmiskiem mērķiem, kurš darbojas kā pastiprinājuma bāzētas apmācīšanās vides interpretators. Tas ļauj lietotājam viegli iestatīt sev vēlamo vidi un tās parametrus, kā arī piedāvā funkciju kopumu, kas ir nepieciešams, lai lietotājs varētu koncentrēties uz konkrēto uzdevumu nevis dažādām palīgfunkcijām.

Reinforcement learning is an interaction based type of machine learning. It is very useful to use some tools for environment handling when working in this field. This paper describes a C++ based library set for academic purposes which works as an environment interpreter for reinforcement learning. It allows user to easily set up and configure the environments and provides the necessary functions so the user can concentrate on the task at hand instead of auxiliary functions.