> ML_LITERATURE // WURMAN-2022-OUTRACING-CHAMPION-GRAN-TURISMO-DRIVERS-GT-SOPHY_v1.0
Outracing champion Gran Turismo drivers with deep reinforcement learning (GT Sophy)
Peter R. Wurman, Samuel Barrett, Kenta Kawamoto, James MacGlashan, Kaushik Subramanian, Thomas J. Walsh, Roberto Capobianco, Alisa Devlic, Franziska Eckert, Florian Fuchs, Gandhali Joshi, Hadrien Kras, Bo Lu, Matthew Overman, Khai Vu, Hidenori Ysumoto, Shunsuke Aoki, Raymond Mooney, Peter Stone, Hiroaki Kitano · Nature (2022)
seminal-architecture2022foundationalthirdPartyReproduced
Temel Katkı (Principal Contribution)
Kuantil regresyon soft actor-critic ile karışık senaryo eğitimini birleştirerek otonom yarış ajanları eğitti ve Gran Turismo'da dünyanın en iyi espor sürücülerini yendi.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
task-game-playing, task-continuous-control için yetkili teorik ve sistem temeli olarak hizmet eder.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Hedef değerlendirme ortamlarında Markovian durum dinamikleri ve durağan ödül fonksiyonları geçerlidir
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Örneklem verimliliği, keşif kararlılığı ve simülasyondan gerçeğe transfer boşlukları özel ayarlama gerektirir
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: