Název:
Sdílení zkušeností v posilovaném učení
Překlad názvu:
Shared Experience in Reinforcement Learning
Autoři:
Mojžíš, Radek ; Šůstek, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2019
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Cílem této práce je využít metod sdílení zkušeností při učení neuronových sítí na problém posilovaného učení. Jako testovací prostředí používám staré 2D konzolové hry, jako například space invaders nebo Phoenix. Testuji vliv přeučení již natrénovaných modelů na nová podobná prostředí. Dále zkouším metody pro přenášení rysů domén. Nakonec se zaměřuji na možnosti trénování modelu na několika prostředích simultánně. Z výsledků získáme přehled o možnostech sdílení zkušeností při trénování modelů pro algoritmy posilovaného učení.
The aim of this thesis is to use methods of transfer learning for training neural network on a reinforcement learning tasks. As test environment, I am using old 2D console games, such as space invaders or phoenix. I am testing the impact of re-purposing already trained models for different environments. Next I use methods for domain feature transfer. Lastly i focus on the topic of multi-task learning. From the results we can gain insight into possibilities of using transfer learning for reinforcement learning algorithms.
Klíčová slova:
DQN; konvoluční neuronové sítě; Posilované učení; rozpoznávání obrazu; sdílení zkušeností; strojové učení; umělá inteligence; artificial Intelligence; convolutional neural network; DQN; image recognition; machine learning; Reinforcement learning; Transfer learning
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/11012/180314