Hlavní stránka > Výsledky hledání: Lohn, Marek
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Metody pro hraní hry Liar's Dice s využítím dynamického programování
 Lohn, Marek ; Šátek, Václav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce řeší metody hraní hry Liar’s Dice s využitím dynamického programování. Pro přístup k této práci byl zvolen algoritmus posilovaného učení SARSA, který je upravenou verzí algoritmu Q-Learning. Tento algoritmus byl následně porovnáván s již existujícími přístupy takovým způsobem, že byl ponechán hrát proti nim za pomocí aplikace, která byla vytvořena v herním engine Unity. Porovnávání proběhlo konkrétně nad algoritmy Q-Learning a Counterfactual Regret Minimization. Ve výsledku bylo dosaženo úspěšnosti 69,147 % ve hře proti Q-Learning a úspěšnosti pouze 25 % proti algoritmu Counterfactual Regret Minimization. Tato práce poskytuje hlavní přehled o tom, jak upravená verze algoritmu SARSA je velmi efektivní ve hře proti algoritmu Q-Learning. Při hraní proti algoritmu Counterfactual Regret Minimization je algoritmus SARSA ve značné nevýhodě.
Úplný záznam
Metody pro hraní hry 'Liar's Dice' s využítím dynamického programování
 Lohn, Marek ; Šátek, Václav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se řeší metody hraní hry Liar's Dice s využitím dynamického programování. Jako přístup k této práci jsem si zvolil z posilovaného učení algoritmus SARSA, který je upravenou verzí algoritmu Q-Learning. Tento algoritmus jsem pak porovnával s již existujjícími přístupy tím způsobem že jsem jej nechal proti sobě hrát za pomocí aplikace kterou jsem si vytvořil v Unity. Porovnával jsem konkrétně s algoritmy Q-Learning a Counterfactual Regret Minimization. Podařilo se mi dosáhnou úspěšnosti 69,147\,\% ve hře proti Q-Learning a úspěšnosti pouze 29,84\,\% proti algoritmu Counterfactual Regret Minimization. Hlavním zjištěním této práce je, že upravená verze SARSA algoritmu je velmi efektivní ve hře proti Q-Learning algoritmu. Dalším zjištěním je, že při hraní proti Counterfactual Regret Minimization algoritmu je SARSA algoritmus ve značné nevýhodě.
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