Incribo - это платформа, которая упрощает создание высококачественных синтетических данных для обучения AI-моделей. Она позволяет пользователям генерировать 3D-модели, аудио и другие типы данных, которые необходимы в различных областях, таких как дополненная реальность, игры, архитектура и проектирование продуктов. Синтезируя данные с реальными вариациями в характеристиках, движениях и выражениях, она улучшает обучение AI и снижает зависимость от дорогостоящих и времязатратных процессов сбора данных.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow обеспечивает полную реализацию алгоритма DQN, адаптированную для среды Atari Breakout. Использует сверточную нейронную сеть для приближения Q-значений, применяет воспроизведение опыта для разрыва корреляций между последовательными наблюдениями и используют периодически обновляемую целевую сеть для стабилизации обучения. Агент действует по epsilon-greedy политике для исследования и может обучаться с нуля на необработанных пиксельных входных данных. В репозитории есть файлы конфигурации, скрипты обучения для мониторинга роста наград, тестовые скрипты для проверки обученных моделей и утилиты TensorBoard для визуализации метрик обучения. Пользователи могут настраивать гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер буфера воспроизведения и размер пакета, для экспериментирования с разными настройками.