Učení posilováním v umělých neuronových sítích Q-algoritmus – Bc. Michal Brückner
Bc. Michal Brückner
Master's thesis
Učení posilováním v umělých neuronových sítích Q-algoritmus
Reinforcement Learning in Artificial Neural Nets - The Q-algorithm
Anotácia:
V této práci je srozumitelnou formou popsána problematika zpětnovazebního učení, především v poslední době velmi populární Q-algoritmus. Úvodní část je věnována historii použití umělé inteligence v počítačových hrách. Dále je popsán princip fungování posilovaného učení a neuronových sítí. Praktická část práce se věnuje vysvětlení a implementaci konkrétního algoritmu.Abstract:
In this diploma thesis, the matter of reinforcement learning is described in an understanda-ble manner. Especially the Q-algorithm, which is nowadays very popular. Introductory part is related to the history of the use of artificial intelligence in the computer games. Further-more, the principle of functioning of reinforcement learning and related neural networks is described. Practical part of the …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 17. 5. 2021
Obhajoba závěrečné práce
Citační záznam
Jak správně citovat práci
Brückner, Michal. Učení posilováním v umělých neuronových sítích Q-algoritmus. Zlín, 2021. diplomová práce (Ing.). Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatikyPlny text prace je k dispozici v elektronicke podobe
Tomas Bata University in Zlín
Faculty of Applied InformaticsMaster programme / odbor:
Engineering Informatics / Information Technologies
Práce na příbuzné téma
-
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Jak zmást konvoluční neuronové síte?
Erik Daniel MURGAŠ -
Model vozidla s automatickým sledováním trasy pomocí konvoluční neuronové sítě
Jakub Zahradník -
Klasifikace obrazů planktonu s proměnlivou velikosti pomocí konvoluční neuronové sítě
Jaroslav Bureš -
Evoluční návrh nelineárních funkcí pro konvoluční neuronové sítě
Martin Hladiš -
Konvoluční neuronové sítě pro detekci objektů v medicínských obrazech
Zuzana Koščová -
Návrh prediktorů přesnosti pro konvoluční neuronové sítě
Šimon Šmída -
Dotrénování neuronové sítě
Daniel Pazderník