强化学习工具箱™比例的una应用程序，funciones y unbloque de Simulink®para entrrenar políticas usando algoritmos de reinforcement learning, tales como DQN, PPO, SAC y DDPG。Estas políticas se pueden emplear para implementar controladores y algoriitmos de toma de decisiones para plicaciones compljas, tales como asignación de recursos, robótica y sistemas autónomos。
一个工具箱的permite代表políticas y有价值的函数我们有一个神经系统的深度函数和表的búsqueda, y有价值的函数través相互作用的模型和MATLAB®o模型。评估算法，强化学习单机构，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱，多机构，比例，工具箱。我们的实验组织组织hiperparámetros，我们的组织组织发展监督员和类似的组织组织的形式互动机构través我们的组织组织programática。在CPU, GPU，集群的基础上，在并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器™(con Parallel Computing Toolbox™y MATLAB Parallel Server™)。
El formato ONNX™permite importar políticas存在一个partr de marcos de深度学习como TensorFlow™Keras y PyTorch (con深度学习工具箱™)。普德通用código C, c++ y CUDA®优化的para desplegar las políticas entrenadas en microcontroladores y GPU。Los ejemployde referencia de esta toolbox le ayudarán一个iniciar sus proyectos。
Mas给:
我知道，我知道，我知道
基于深度q -网络(DQN)，深度确定性策略梯度(DDPG)，近端策略优化(PPO)和积分算法的Cree agent。利用植物和植物之间的关系políticas。
强化学习工具箱中的算法。
应用强化学习设计器
Diseñe，整个模拟交互作用代理强化学习。导出代理程序在MATLAB中实现了对后处理。
强化学习单代理多代理Simulink
Cree y整体代理de强化学习在Simulink con el bloque RL代理。Entrene varios agents simultáneamente(强化学习多代理)在Simulink中使用不同的即时块RL代理。
block RL Agent de Simulink。
Simulink和Simscape
利用Simulink y Simscape™对模型的模拟。特别的las señales de observación, acción y回报en el modelo。
Modelo de entorno de Simulink de un robot bípedo。
Entornos de MATLAB
利用函数类在MATLAB中对模型的执行。具体的变量observación, acción y补偿的档案的MATLAB。
在MATLAB中建立一个自由的基础。
Cálculo distribuido y aceleración multinúcleo
加速前进，喷射出相似的平行的相同的东西multinúcleo，递回的新生的集群cálculo usando并行计算工具箱yMATLAB并行服务器．
Aceleración del entrenamiento con cálculo parallelo。
Generacion de脏污
UtiliceGPU编码器™para general código CUDA optimizado a partir de código de MATLAB que表示数据。Genere código C/ c++ conMATLAB编码器™帕拉desplegar政治。
Generación de código CUDA con GPU Coder。
Soporte de MATLAB编译器
UtiliceMATLAB编译器™yMATLAB编译器SDK™para desplegar políticas entrenadas como aplicaciones independentes, librerías C/ c++ comppartidas, ensamblados Microsoft®.NET, Java的类®y paquetes de Python®．
我们是políticas como的独立项目。
首先出来的
Descubra cómo desarrollar políticas de强化学习para problemas tales como invertir un péndulo简单，navegar en un entorno de网格世界，均衡un péndulo invertido, y resolver procesos de decisión genéricos de Markov。
Conduccion自治
Diseñe políticas强化学习方法conducción autónoma，学习方法的适应性，学习方法的适应性automático。
Robotica
Diseñe políticas强化学习para aplicaciones de robótica。
阿贾斯特，calibración y planificación
Diseñe políticas强化学习para aplicaciones de ajuste, calibración y planificación。
问题asignación de recursos para la distribución de agua。
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意甲vídeos清醒强化学习
Aprenda más清醒强化学习con esta serie de vídeos。
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