Bc. Karol Kuna

Diplomová práce

Hluboké posilované učení s modelem prostředí a spojitými akcemi

Model-Based Deep Reinforcement Learning with Continuous Actions
Anotace:
Táto práca študuje využitie modelu prostredia v oblasti hlbokého učenia posilňovaním so spojitými akciami, kde tradičné metódy model prostredia nepoužívajú. Súčasťou práce je teoretický popis nového algoritmu, nazvaného „Deep Model Learning Actor-Critic“, ktorý porovnávame s existujúcou metódou „Deep Deterministic Policy Gradient“. Tieto metódy porovnávame z hľadiska schopnosti riešiť nové úlohy a …více
Abstract:
In this thesis, we study the application of an environment model to deep reinforcement learning with continuous actions, where contemporary methods are typically model-free. We give a theoretical description of a novel model-based actor-critic deep reinforcement learning technique that we developed, called Deep Model Learning Actor-Critic. We compare it with a model-free method, Deep Deterministic …více
 
 
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 22. 5. 2017

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 19. 6. 2017
  • Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
  • Oponent: RNDr. Vojtěch Řehák, Ph.D.

Citační záznam

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informatika / Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka

Práce na příbuzné téma

  • Žádné práce na příbuzné téma.