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シミュレーション

Fly RL

hsilvosa (@hsilvosa)

手続き生成した部屋に仮想のハエを置き、注釈付き MaleCNS v1.0（167,184 ニューロン・25,583,622 本の有向辺）を、模擬センサーと飛行指令のあいだの固定リカレントモデルとして回す。PPO で学習する方策と、観測した地図から経路を探す明示的プランナーを比べる。README の多くは失敗の記録で、広い開口が 1 つなら学習方策が 64 回中 61 回到達するのに、狭い通路 5 つの 48×48 の部屋では 0/64 になり、そこで動くのは手書きのプランナーだけ（凍結版で 16 回中 13 回）。ナビゲーションの成功はハエの配線の優位を示すものではないと明記する。

公式サイト ↗

Fly RL

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