---
title: "Derin pekiştirmeli öğrenme ajanları · Artificial systems · Varlıklar · Simülasyon Hipotezi"
url: https://simulation-hypothesis.com/tr/entities/ai-drl
description: "Bir ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için deneme yanılmayla eğitilen sinir ağları."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Simülasyon Hipotezi (simulation-hypothesis.com)"
---

[Varlıklar](https://simulation-hypothesis.com/tr/entities) › Yapay sistemler

# Derin pekiştirmeli öğrenme ajanları

Bir ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için deneme yanılmayla eğitilen sinir ağları. Bir ortamla, çoğu zaman bir oyun gibi simüle edilmiş bir ortamla etkileşerek bir politika ya da değer fonksiyonu öğrenirler.

Bir ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için deneme yanılmayla eğitilen sinir ağları. Bir ortamla, çoğu zaman bir oyun gibi simüle edilmiş bir ortamla etkileşerek bir politika ya da değer fonksiyonu öğrenirler. Dar görevlerde insanüstü beceriye ulaşabilirler, ama tek bir ödül hedefi için eniyilenmişlerdir.

## Kaynaklar

* Mnih V, Kavukcuoglu K, Silver D, Rusu AA, et al. (2015) Human-level control through deep reinforcement learning. Nature 518(7540):529-533\. doi:10.1038/nature14236.
* Silver D et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529:484-489\. doi:10.1038/nature16961.

Yayımlanmış ölçütlere göre değerlendirin