Теория Информации В Задачах Обучения С Подкреплением Для Автономных Систем
Year: 2025
Type: article
Abstract: В статье рассматривается применение теории информации в задачах обучения с подкреплением для автономных систем. Особое внимание уделяется методам энтропийной регуляризации и информационным метрикам, которые повышают эффективность обучения и обеспечивают сбалансированное исследование и использование знаний агентом. Обоснован вклад информационных подходов в развитие роботов и автономных систем, демонстрируются примеры из робототехнических приложений, таких как навигация и управление манипуляторами. Результаты показывают значительный потенциал информационных методов для улучшения адаптивности и надежности автономных агентов в сложных динамических средах. Ключевые слова: теория информации, обучение с подкреплением, энтропийная регуляризация, информационные метрики, автономные системы, робототехника, автономное управление, адаптивные алгоритмы
Author: Дуплей, Максим Игоревич
Language: English
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7107864502
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: