Original title:
Hluboké neuronové sítě pro posilované učení v realtimové strategii
Translated title:
Deep Neural Networks for Reinforcement Learning in Real-Time Strategy
Authors:
Barilla, Marco ; Dobeš, Petr (referee) ; Kolář, Martin (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2019
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Strojové učenie je jedna z najrýchlejšie napredujúcich odvetví dnešnej vedy. Je to podoblasť umelej inteligencie ktorá sa zaoberá problémom, ako pomocou počítačov riešiť komplexné moderné problémy. Vo vývoji tohto odvetvia hrajú dôležitú úlohu hry, pretože predstavujú optimálne prostredie na testovanie nových prístupov a ich porovnávanie so schopnosťami človeka. Jedna z hier ktoré sú v tejto oblasti stredobodom pozronosti je Starcraft 2, vďaka svojej širokej hráčskej základni a svojej komplexnosti. Praktickým cieľom tejto práce je vytvoriť advantage actor ctiric agenta, ktorý ktorý bude schopný operovať v prostredí tejto hry.
Machine learning is one of the fastest growing branches of modern science. It is a subfield of artificial intelligence research that is interested the problem of making computers help us solve complex modern problems. Games play an important role in this field because they represent the perfect environment for testing of new approaches and benchmarking against human performance. Starcraft 2 is currently in the spotlight, thanks to its broad playerbase and its complexity. The practical goal of this paper is to create an advantage actor critic agent that is able to operate in the environment of this game.
Keywords:
A2C; deep neural networks; machine learning; pysc2; reinforcement learning; Starcraft 2; A2C; hlboké neurónové siete; pysc2; Starcraft 2; strojové učenie; učenie posilňovaním
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/11012/180609