Název: Posilované učení a agentní prostředí
Autoři: Brychta, Adam
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2024
Jazyk: cze
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá posilovaným učením a jeho aplikací v agentním prostředí. V teoretické části je proveden rozbor teorie obsahující oblasti agentního prostředí, neuronových sítí a posilovaného učení. Praktická část je zaměřena na návrh a implementaci agenta hlubokého posilovaného učení s možností použití hierarchického posilovaného učení. This work deals with reinforcement learning and its application in an agent environment. The theoretical part includes an analysis of the theory covering areas of agent environments, neural networks and reinforcement learning. The practical part is focused on the design and implementation of a deep reinforcement learning agent with the possibility of using hierarchical reinforcement learning.
Klíčová slova: agent environment; agentní prostředí; deep neural network; deep reinforcement learning; hluboká neuronová síť; hluboké posilované učení; posilované učení; reinforcement learning

Instituce: Mendelova univerzita v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři Mendelovy univerzity.
Původní záznam: https://is.mendelu.cz/zp/index.pl?podrobnosti=123291

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-542328


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Mendelova univerzita v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce