В данной статье представлен сравнительный анализ трех передовых алгоритмов глубокого обучения с подкреплением: Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Proximal Policy Optimization (PPO) и Soft Actor-Critic (SAC), реализованных в библиотеке Stable Baselines 3. Целью исследования является оценка эффективности и применимости каждого из алгоритмов для задачи управления беспилотным автомобилем в сложной и динамичной среде, предоставляемой симулятором CARLA, с акцентом на такие ключевые показатели, как суммарная дистанция, суммарное вознаграждение, средняя скорость, отклонение от центра дорожной полосы и доля успешных эпизодов. Авторы подробно описывают методологию экспериментального тестирования, включая настройку параметров обучения и критерии оценки производительности. Результаты экспериментов демонстрируют различия в производительности алгоритмов, выявляя их сильные и слабые стороны в контексте автономного вождения. Статья вносит вклад в понимание преимуществ и ограничений каждого алгоритма в контексте автономного вождения и предлагает рекомендации по их практическому применению.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.