Využití strojového učení pro hraní videoher
Loading...
Date
2020-10-19
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Práce se zabývá problematikou neuronových sítí ve spojení se zpětnovazebním učením a genetickými algoritmy (neuroevoluce). Tyto dvě rozdílné metody přístupů budou implementovány na jednoduchém virtuálním prostředí atari her. Hlavním výstupem práce je implementace a porovnání těchto dvou zmíněných metod a vyvození závěrů. Na základě tohoto výstupu bude diskutováno potencionální využití těchto dvou diametrálně odlišných přístupů v reálných aplikacích a jejich hlavní výhody a nevýhody.
Thesis is about problematic of neural networks in connection with reinforcement learning and genetic algorithms (neuroevolution). These two different methods will be implemented on simple virtual environment of atari games. The main output of this thesis is comparison of those two methods to draw conclusions. We will discuss potential usage of those two methods in the real world applicationsand their pros and cons based on outcome of our experiment.
Thesis is about problematic of neural networks in connection with reinforcement learning and genetic algorithms (neuroevolution). These two different methods will be implemented on simple virtual environment of atari games. The main output of this thesis is comparison of those two methods to draw conclusions. We will discuss potential usage of those two methods in the real world applicationsand their pros and cons based on outcome of our experiment.
Description
Subject(s)
neuronové sítě, umělá inteligence, zpětnovazební učení, agent, genetické algoritmy, neuroevoluce, neural networks, artificial intelligence, reinforcement learning, agent, genetic algorithms, neuroevolution