In this setup, the the simulator can tell us the location of next step given the current location and steering angle. Therefore, we don’t really need a neural-net that emulates the simulator. However, in a more complex system, we may not have access to the underlying equations of the system, i.e. we do not have the laws of the universe in a nice computable form. We may only observe data that records sequences of steering signals and their corresponding paths. In this case, we want to train a neural-net to emulate the dynamic of this complex system.
Dans cette configuration, le simulateur peut nous indiquer l’emplacement de l’étape suivante, compte tenu de la position actuelle et de l’angle de braquage. Par conséquent, nous n’avons pas vraiment besoin d’un réseau neuronal qui émule le simulateur. Cependant, dans un système plus complexe, nous pouvons ne pas avoir accès aux équations sous-jacentes du système, c’est-à-dire que nous n’avons pas les lois de l’univers sous une forme calculable agréable. Nous ne pouvons observer que des données qui enregistrent des séquences de signaux de direction et leurs trajectoires correspondantes. Dans ce cas, nous voulons entraîner un réseau de neurones pour émuler la dynamique de ce système complexe.