Original title: Zpětnovazební učení pro řešení herních algoritmů
Translated title: Reinforcement learning for solving game algorithms
Authors: Daňhelová, Jana ; Uher, Václav (referee) ; Kolařík, Martin (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Bakalářská práce Zpětnovazební učení pro řešení herních algoritmů je rozdělena do dvou částí. V teoretické části jsou popsány a srovnávány základní metody zpětnovazebního učení, přičemž zvláštní pozornost je věnována metodám aktivního učení – Q-učení a hlubokému učení. Praktická část je zaměřena na aplikaci metody deep learning na hru Had. Výsledky jsou prezentovány ve formě programu napsaného v programovacím jazyku Python, který se skládá z herního prostředí vytvořeného v PyGame, modelu konvoluční neuronové sítě zkonstruovaného v knihovně Keras a herního agenta. Výstupem programu je několik typů datasetů ve formátu csv. Získaná data, obsahující hodnoty jednotlivých parametrů jako počet epoch, přesnost, ztráta nebo výše odměny, mohou být následně použita jako podklady pro další zpracování. The bachelor thesis Reinforcement learning for solving game algorithms is divided into two distinct parts. The theoretical part describes and compares the fundamental methods of reinforcement learning with special attention to the methods of active learning – Q-learning and deep learning. In the practical part the deep q-learning technique is chosen for testing and applied to the case of the Snake game. The results are presented in the form of program written in Python programming language, which consists of the game environment created in PyGame, the model of convolutional neural network designed in Keras and agent playing the game. As an output of the program there are several types of datasets in CSV format. The gained data containing the values of parameters like number of epochs, accuracy, loss or the amount of the reward can later be used for further processing.
Keywords: convolutional neural network; deep learning; game algorithm; Keras; PyGame; Python 3.5; reinforcement learning; Snake; Had; herní algoritmus; hluboké učení; Keras; konvoluční neuronová síť; PyGame; Python 3.5; zpětnovazební učení

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/82371

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-378454


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses