Cognitive Assemblages

Qualità spaziali
0. Analisi e rewards. Al sistema viene fornita una ricompensa
data dalla media pesata delle ricompense derivanti
dalle qualità spaziali attive. Questa ricompensa, scalata fra
0 e 1, guida il processo di training nella direzione desiderata.
Inoltra viene fornita una ricompensa per ogni iterazione
svolta, in modo da incentivare al contempo, la riduzione
delle contraddizioni.
In basso.
Diagrammi delle qualità spaziali
analizzate.
1. Densità. La densità è definita come il rapporto fra i tiles
pieni e i tiles totali posizionati fino al momento presente.
La reward fornita di 1 - delta dove delta è la differenza
fra la densità richiesta e la densità effettivamente presente
nell’aggregazione.
Reinforcement Learning
2. Gradiente. Il gradiente rappresenta la controparte locale
della densità. Definita una distribuzione scalare di valori di
densità richiesta nel punto. La reward fornita ha forma
1 * fieldValue dove il field value è l’aderenza del tile posizionato
alla densità richiesta.
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