| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Тихонов, М. К. | - |
| dc.date.accessioned | 2024-08-21T08:22:53Z | - |
| dc.date.available | 2024-08-21T08:22:53Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Тихонов, М.К. Сравнительный анализ алгоритмов глубокого обучения с подкреплением DDPG, PPO и SAC для управления беспилотным автомобилем в симуляторе CARLA / М.К. Тихонов ; Институт космических и информационных технологий СФУ, Красноярск // Научный результат. Сер. Информационные технологии. - 2024. - Т.9, №2.-С. 69-74. - Doi: 10.18413/2518-1092-2024-9-2-0-8. - Библиогр.: с. 73-74. | ru |
| dc.identifier.uri | http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/63381 | - |
| dc.description.abstract | В 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 | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.subject | техника | ru |
| dc.subject | автоматика | ru |
| dc.subject | автоматизация оборудования | ru |
| dc.subject | глубокое обучение с подкреплением | ru |
| dc.subject | беспилотный автомобиль | ru |
| dc.subject | автономное вождение | ru |
| dc.subject | DDPG | ru |
| dc.subject | PPO | ru |
| dc.subject | SAC | ru |
| dc.subject | Stable Baselines 3 | ru |
| dc.subject | CARLA | ru |
| dc.title | Сравнительный анализ алгоритмов глубокого обучения с подкреплением DDPG, PPO и SAC для управления беспилотным автомобилем в симуляторе CARLA | ru |
| dc.type | Article | ru |
| Appears in Collections: | Т. 9, № 2
|
