Název: Hluboké neuronové sítě pro posilované učení
Překlad názvu: Deep Neural Networks for Reinforcement Learning
Autoři: Ludvík, Tomáš ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2022
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Cílem této práce je použití hlubokých neuronových sítí na problém v posilovaném učení. Používám moji úpravu 2D hry Tuxánci jako testovací prostředí. Jedná se o úpravu, která zajišťuje možnosti využití hry jako prostředí pro strojového učení. Následně řeším problémy s naučením agenta pomocí posilovaného učení algoritmem Double DQN. Pomocí experimentů si prokazuji správné nastavení funkce odměn.  The aim of this thesis is to use deep neural networks for task in reinforcement learning. I use my modification of 2D game Tuxánci for the purposes of the test environment. This modification provides the possibility of using the game as an environment for machine learning. Subsequently, Iam solving the task of learning the agent by using reinforcement learning with the Double DQN algorithm.
Klíčová slova: DQN; Posilované učení; strojové učení; Tensorflow; testovací prostředí; Tuxánci; DQN; machine learning; reinforcement learning; Tensorflow; testing enviroment; Tuxánci

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/11012/207374

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-563523


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce