In the previous sections, we saw how we can obtain a world model by simulating real world experiences. In this section, we will use this world model to train our agent. Our goal is to learn the policy to take an action given the history of previous states. Given a state st (velocity, position & context images), the agent takes an action atat​ (acceleration, brake & steering), the world model outputs a next state and cost associated with that (st,at) pair which is a combination of proximity cost and lane cost.
Dans les sections précédentes, nous avons vu comment nous pouvons obtenir un modèle du monde en simulant des expériences réelles. Dans cette section, nous utilisons ce modèle du monde pour l’entraînement de notre agent. Notre objectif est d’apprendre la politique à suivre pour agir, compte tenu de l’histoire des états précédents. Étant donné un état st (vitesse, position et images de contexte), l’agent entreprend une action atat​ (accélération, freinage et direction), le modèle du monde produit un état suivant et le coût associé à cette paire (st​,at​) qui est une combinaison du coût de proximité et du coût de la voie.