Hlavní stránka > Výsledky hledání: recid:527347
Hledej:
 
Tipy pro vyhledávaní :: Jednoduché hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 

Warning: Requested record does not seem to exist.
Using reinforcement learning to learn how to play text-based games
 Zelinka, Mikuláš ; Kadlec, Rudolf (vedoucí práce)
Schopnost naučit se optimálnímu chování v prostředích, kde jsou stavy i akce vyjádřeny v přirozeném jazyce, by se dala aplikovat na řadu skutečných problémů, jako je optimalizace dialogových systémů. Pro tento učící problém jsou vhodnou doménou textové hry s větším počtem možných konců se zpětnou vazbou v podobně číselných ohodnocení. S její pomocí můžeme v tomto kontextu využít technik zpětnovazebního učení pro současné učení vhodné reprezentace textových dat a rozhodovacích pravidel. Představujeme model obecného agenta schopného hrát textové hry a zkoumáme jeho schopnost generalizace a přenosu získaných znalostí na nová prostředí. Rovněž demonstrujeme, že se agent dokáže naučit hrát více textových her najednou. Dále prezentujeme otevřenou knihovnu pyfiction, která sjednocuje přístup k různým textovým hrám a doufáme, že společně s agentem, který je její součástí, by v budoucnu mohla sloužit jako referenční rámec pro podobné úlohy.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English