Original title: Hraní her pomocí neuronových sítí
Translated title: Playing Games Using Neural Networks
Authors: Buchal, Petr ; Kolář, Martin (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této práce je naučit neuronovou síť pohybu v prostředích s klasickou kontrolou řízení, hraní tahové hry 2048 a několika Atari her. Jedná se o oblast zpětnovazebního učení. Jako zpětnovazební algoritmus využívající neuronové sítě jsem použil Hluboké Q-učení. Ten jsem pro zvýšení efektivity učení obohatil o několik vylepšení. Mezi vylepšení patří přidání cílové sítě, DDQN, duální architektura neuronové sítě a prioritní vzpomínková paměť. Experimenty s klasickou kontrolou řízení zjistily, že nejvíce zvedá efektivitu učení přidání cílové sítě. V prostředích her dosáhlo Hluboké Q-učení několikanásobně lepších výsledků než náhodný hráč. Výsledky a jejich analýza mohou být využity ke vhledu do problematiky zpětnovazebních algoritmů využívajících neuronové sítě a zdokonalení použitých postupů. The aim of this bachelor thesis is to teach a neural network solving classic control theory problems and playing the turn-based game 2048 and several Atari games. It is about the process of the reinforcement learning. I used the Deep Q-learning reinforcement learning algorithm which uses a neural networks. In order to improve a learning efficiency, I enriched the algorithm with several improvements. The enhancements include the addition of a target network, DDQN, dueling neural network architecture and priority experience replay memory. The experiments with classic control theory problems found out that the learning efficiency is most increased by adding a target network. In the game environments, the Deep Q-learning has achieved several times better results than a random player. The results and their analysis can be used for an insight to reinforcement learning algorithms using neural networks and to improve the used techniques.
Keywords: Deep Q-learning; Machine learning; Neural networks; Q-learning; Reinforcement learning; Hluboké Q-učení; Neuronové sítě; Q-učení; Strojové učení; 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/11012/85237

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-386254


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