|
|
Strojové učení ve strategických hrách
Vlček, Michael ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Strojové učení v současnosti diktuje pokrok umělé inteligence v soupeření s člověkem v rámci strategických her, ať už jde o šachy, Go, či poker. Oblastí strojového učení, která vykazuje nejperspektivnější výsledky ve hraní strategických her, je posilované učení. Velkým milníkem se pro současný vývoj stává počítačová hra Starcraft II, která svou komplexností mnohonásobně předčí dosavadní úspěchy v tomto oboru. Tato práce se zabývá rozborem problematiky, a navrhuje řešení prostřednictvím algoritmu posilovaného učení A2C a implementace optimalizace hyperparametrů PBT (trénování na bázi populace), které může být pro dosavadní výsledky krokem vpřed.
|
|
|
Inductive Controller Synthesis for POMDPs with Respect to Steady-State Properties
Jarolím, Antonín ; Kozák, David (oponent) ; Češka, Milan (vedoucí práce)
This thesis considers the problem of synthesizing finite-state controllers (FSC) for partially observable Markov decision processes wrt. steady-state properties. The set of candidate FSCs (design-space) is explored using state-of-the-art synthesis methods. The Abstraction-Refinement (AR) method prunes the design-space by considering families of FSCs at once. The novel algorithm generating counter-examples regarding steady-state properties using principles of the counterexample-guided inductive synthesis method is proposed. The experimental evaluation compares the AR method with a one-by-one exploration. It shows that the AR method is faster by orders of magnitude in all but one example, where the low transition rates reduced the speed of the AR method. No other tool is capable of performing such synthesis, so a comparison with other approaches is not available.
|
|
|
Strojové učení ve strategických hrách
Vlček, Michael ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Strojové učení v současnosti diktuje pokrok umělé inteligence v soupeření s člověkem v rámci strategických her, ať už jde o šachy, Go, či poker. Oblastí strojového učení, která vykazuje nejperspektivnější výsledky ve hraní strategických her, je posilované učení. Velkým milníkem se pro současný vývoj stává počítačová hra Starcraft II, která svou komplexností mnohonásobně předčí dosavadní úspěchy v tomto oboru. Tato práce se zabývá rozborem problematiky, a navrhuje řešení prostřednictvím algoritmu posilovaného učení A2C a implementace optimalizace hyperparametrů PBT (trénování na bázi populace), které může být pro dosavadní výsledky krokem vpřed.
|
host ::
RSS.