1360 подписчиков
🐍 Змейка на нейросетях 🐍
Обучение с подкреплением — одно из ключевых направлений современного ИИ, лежащее в основе автономных систем, робототехники и адаптивных алгоритмов. Платформа Engee предоставляет удобную среду для изучения и экспериментов с такими моделями: готовые шаблоны проектов, интерактивная визуализация и запуск прямо в браузере позволяют сосредоточиться на алгоритмах, не тратя время на настройку инфраструктуры и окружения.
В демонстрационном проекте «Змейка» показано применение алгоритма Deep Q-Network (DQN) для задачи управления в дискретной среде. DQN относится к методам глубокого обучения с подкреплением и использует нейронную сеть для аппроксимации Q-функции — оценки ожидаемой суммарной награды при выборе действия в заданном состоянии.
🔧 Ключевые компоненты алгоритма:
Аппроксимация Q-функции.
– Нейросеть обобщает накопленный опыт вместо хранения таблицы состояний и действий, что позволяет работать со сложными пространствами состояний.
– Experience Replay.
Буфер воспроизведения опыта хранит переходы вида (состояние, действие, награда, новое состояние, флаг завершения). Обучение на случайных мини-батчах снижает корреляции между шагами и повышает устойчивость обучения.
– Target Network.
Отдельная целевая сеть с задержкой обновления весов используется для расчёта целевых Q-значений, уменьшая нестабильность процесса обучения.
✍ Описание среды и архитектуры:
• состояние среды представлено вектором из 8 признаков (опасности столкновения, положение еды, длина змейки и др.);
• действия дискретны: движение вперёд, поворот налево и направо;
• функция награды: +10 за еду, −1 за столкновение и дополнительные сигналы за движение к цели;
• архитектура сети: вход (8) → скрытый слой (128, ReLU) → выход (3);
• инициализация Xavier, обучение градиентным спуском с обратным распространением ошибки.
Проект показывает, как в Engee можно одновременно работать с кодом, моделью и визуализацией обучения в единой среде и быстро переходить от теории к практическим экспериментам с алгоритмами обучения с подкреплением.
👤 Расписание бесплатных тренингов
1 минута
12 марта