Про один підхід побудови систем централізованих баз знань, які формуються методами навчання з підкріпленням

Abstract

У даній публікації ми розглядаємо можливості значного прискорення формування бази знань методом навчання з підкріпленням за рахунок використання однієї й тієї ж бази знань багатьма клієнтами (агентами) одночасно. У роботі описано власну розробку: сервер баз знань Adapton Server.

In this paper we explore the way of increasing of Reinforcement Learning process when the same knowledgebase is used by many agents simultaneously. Our application: Adapton Server – the server of knowledgebases (with the network access) is described here.