CHẠY ĐÀO TẠO TƯƠNG TÁC

Dạy mô hình nhận diện mẫu.

Điều chỉnh công thức học tập, chạy mô phỏng và quan sát ranh giới quyết định học trong thời gian thực.

TRẠNG THÁI HIỆN TẠI Ready to run Trọng số đã được khởi tạo

Tập dữ liệu

Mô hình

Tốc độ học0.08

Kích thước lô16

KỶ NGUYÊN0Chưa bắt đầu

MẤT MÁT—Awaiting first pass

ĐỘ CHÍNH XÁC—Awaiting first pass

ĐỘ TIN CẬY—Cường độ tín hiệu mô hình

XEM MÔ HÌNH TRỰC TIẾP

Ranh giới quyết định

Lớp ALớp B

DI CHUỘT / CHẠM ĐỂ KIỂM TRAMove over the mapx 0.00 · y 0.00

Nhấn Chạy để bắt đầu học

Cập nhật ranh giới sau mỗi lô32 samples

TÍN HIỆU ĐÀO TẠO

Mất mát theo thời gian

—

bắt đầukỷ nguyênhiện tại

↘

Những điều cần theo dõi

Chạy một vài kỷ nguyên để xem mô hình phân tách các lớp.

CẤU TRÚC MÔ HÌNH

Hoạt động của mạng

2 layers

kích hoạt thấpkích hoạt caotrọng số dươngtrọng số âm

BẢNG ĐIỀU KHIỂN CHẠY

Nhật ký đào tạo

KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI + CHÍNH SÁCH

Trường điều hướng đã học

CHÍNH SÁCH Q

THANH TRA TRẠNG THÁI

chính sách đã học đường mòn của tác nhân chướng ngại vật đèn hiệu mục tiêu

Các mũi tên hiển thị hành động có giá trị cao nhất cho mỗi trạng thái. Di chuột hoặc chạm vào một ô để kiểm tra các giá trị Q của nó.

TÍN HIỆU CỦNG CỐ

Phần thưởng qua các tập

—

bắt đầutậpbây giờ

TRÌNH KIỂM TRA GIÁ TRỊ Q

Trạng thái đã chọn

↑Lên0.00

→Phải0.00

↓Xuống0.00

←Trái0.00

Giá trị Q ước tính lợi nhuận tương lai của việc thực hiện một hành động từ trạng thái này.

Phòng thí nghiệm mô hình ML thời gian thực