Madde #523RL & Robotik/sozluk/domain-randomization
Domain Randomization
Domain Randomization (Tobin et al., OpenAI 2017)
Türkçe: Alan Rastgeleleştirmesi
Ayrıntılı Tanım
Gerçeklik Uçurumunu (Reality Gap) aşmak için; simülasyon ortamındaki **yerçekimini, zemin sürtünmesini, nesnelerin kütlesini, ışıklandırmayı ve kamera açılarını her eğitim turunda rastgele ve aşırı uç değerlerle değiştirerek** robotu her türlü kaotik fizik kuralına bağışıklı hale getirme tekniğidir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Gerçek dünyayı simülatörde kusursuzca taklit etmeye çalışma imkansızlığını çözer: "Gerçek dünya, simülasyonun rastgele oluşturduğu binlerce çılgın varyasyondan sadece biri olsun."
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Simülatörde masa bazen buz gibi kaygan, bazen zift gibi yapışkan yapılır; ışıklar kırmızı, mavi, loş yapılır. Robot bu aşırı çeşitlilikte hayatta kalmayı başardığında gerçek dünya ona çocuk oyuncağı gibi gelir.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Bir boksörün antrenmanda gözleri bağlı, tek ayağı havada, arkasından rüzgar estirilirken dövüştürülmesi; böylece gerçek ringe çıktığında hiçbir şeyin onu şaşırtamaması.
Benzer Terimlerden Farkı
Gerçeği taklit etmez; gerçeği sanal varyasyonların arasına gizleyerek modeli aşırı sağlam (robust) kılar.
İlişkili Terimler (2)
Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler
Q-Learning, Policy Gradient, PPO, Sim2Real, otonom sürüş ve robotik manipülasyon.
Toplam Terim:30 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#522)Reality Gap (Gerçeklik Uçurumu)
Sonraki Terim (#524)World Models (Dünya Modelleri)