Incriboは、AIモデルのトレーニング用に高品質な合成データを作成するためのプラットフォームです。ユーザーは、3Dモデル、音声、その他のデータタイプを生成でき、増強、ゲーム、建築、製品デザインなどのさまざまな分野に不可欠です。特徴、動き、表情の現実の変化を伴うデータを合成することによって、AIトレーニングを強化し、高価で時間のかかるデータ収集プロセスへの依存を減らします。

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow は、Atari Breakout 環境に特化した DQN アルゴリズムの完全な実装です。畳み込みニューラルネットワークを用いてQ値を近似し、連続した観測間の相関を破るために経験リプレイを使用し、訓練安定化のために定期的に更新されるターゲットネットワークを採用しています。エージェントはε-greedyポリシーに従って探索し、生のピクセル入力からスクラッチで訓練可能です。リポジトリには設定ファイル、報酬の増加を監視する訓練スクリプト、訓練済みモデルのテストのための評価スクリプト、宛にTensorBoardによる訓練メトリクスの可視化ツールが含まれています。ユーザーは学習率、リプレイバッファサイズ、バッチサイズなどのハイパーパラメータを調整して異なる設定を試すことができます。