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ZEUG.txt
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dass die action von jetzt mit der von der nächsten verbunden (die LÖSUNG davon ist ja das dingsipaper
dass es nie bis hinten schafft, die lösung dazu wäre count-based motivation
wie sinnvoll ist batchnorm, wie decorrelated sind die daten, wenn alles was er in den ersten 100.000 frames sieht ist wie er sich gegen die wand semmelt
vorgefahrene runden in das replay memory, sodass er nicht mehr das gegen-die-wand-semmeln als maximum sieht
im double q stehen welche man zitieren muss für qlearning und sarsa
vergleich der input-werte die ich schicke und die die torcs zur verfügung stellt
in der q_learn-function, warum nutzt er nicht self.targetQN.Qout?
TD-Error over time printne
-soll als nachschlagewerk für die struktur des programms dienen "welches file macht was"
-was mein teil war und was schon da war soll im letzten kurzen abschnitt von meiner programm-beschreibung sein
-gym/universe/torcs gehört in nen background-part
-ne tabelle von torcs "welche features werden genutzt"
-sowieso ne aufstellung welche algorithmen sind wovon wofür bekannt (torcs aus dem ddpg-paper, andere findbare sachen und seis nur mariokart, GTAV, nvidia deepdrive)
-warum unser eigenes? eigene features, live, ..
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intro, andere, unsere implementation, vergleiche (DQN DDPG etc),