Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31391
Назва: Дослідження алгоритмів глибинного навчання з підкріпленням для штучного інтелекту на базі комп’ютерних ігор
Інші назви: Research of deep reinforcement learning algorithms for artificial intelligence based on computer games
Автори: Сафронов, Ярослав Вікторович
Ключові слова: штучний інтелект
нейронні мережі
DQN
Python
Дата публікації: гру-2019
Видавництво: Покровськ, ДВНЗ ДонНТУ
Бібліографічний опис: Сафронов Я. В. Дослідження алгоритмів глибинного навчання з підкріпленням для штучного інтелекту на базі комп’ютерних ігор : випускна кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки» / Я. В. Сафронов. – Покровськ: ДВНЗ ДонНТУ, 2019. – 114 с.
Серія/номер: Комп’ютерні науки;
Короткий огляд (реферат): Об’єктом дослідження даної роботи виступають засоби реалізації нейронних мереж що навчаються на комп’ютерних іграх. Предметом дослідження є можливості нейронних мереж з підкріпленням для навчання та вдосконалення штучного інтелекту в комп’ютерних іграх. Метою роботи вдосконалення штучного інтелекту засобами нейронної мережі, що дозволить більш розумно виконувати дії в поточному середовищі. Результатом роботи стали розроблені нейронні мережі з різними топологіями, налаштуваннями та алгоритмами навчання, аналіз й порівняння отриманих моделей за параметрами точності, часу навчання і фінальної винагороди. Практичне значення полягає в запропонуванні рекомендацій щодо використання нейронних мереж з підкріпленням для штучного інтелекту в ігрових додатках на основі проведеного комплексного аналізу різних топологій та принципів навчання.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/31391
Розташовується у зібраннях:ОС "Магістр" КНТ

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
2019_Диплом_Сафронов_Я.В._КНм-18.pdf37,06 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.