Název:
Hluboké neuronové sítě pro posilované učení
Překlad názvu:
Deep Neural Networks for Reinforcement Learning
Autoři:
Košák, Václav ; Dobeš, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2021
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Práce popisuje trénovací prostředí pro trénování postavičky chodící po dvou končetinách. Prostředí je implementováno v AI Gym pomocí fyzikálního modelu PyBullet. Úlohy z prostředí jsou řešené pomocí posilovaného učení algoritmem ActorCritic. Každá z úloh je zaměřená na základní pohyby postavičky. Práce ukazuje, pomocí jakých funkcí odměn je algoritmus schopen dospět k řešení úloh.
The paper describes a training environment for training a character how to walk. The environment is implemented in Al Gym by using the PyBullet physical model. Tasks from the environment are solved by using reinforcement learning by the ActorCritic algorithm. Each of the tasks is focused on the fundamental movements of the character. The paper show, which reward functions are used by the algorithm to solve given tasks.
Klíčová slova:
Actor Critic; AI Gym; posilované učení; PyBullet; PyTorch; robot; strojové učení; Actor Critic; AI Gym; machine learning; PyBullet; PyTorch; reinforcement learning; robot
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/199301