Temat: Deep Reinforcement Learning

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wykorzystywanie programów uczenia w głębokim uczeniu przez wzmacnianie. O istocie rozpoczynania od rzeczy małych
Using Training Curriculum with Deep Reinforcement Learning. On the Importance of Starting Small
Autorzy:: KOZIARSKI MICHAŁ
KWATER KRZYSZTOF
WOŹNIAK MICHAŁ
Data publikacji:: 2018
Tematy:: głębokie uczenie przez wzmacnianie
uczenie przez transfer
uczenie się przez całe życie
proces uczenia
deep reinforcement learning
transfer learning
lifelong learning,
curriculum learning; Pokaż więcej
Dostawca treści:: CEJSH

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Wykorzystywanie programów uczenia w głębokim uczeniu przez wzmacnianie. O istocie rozpoczynania od rzeczy małych
Using Training Curriculum with Deep Reinforcement Learning. On the Importance of Starting Small
Autorzy:: KOZIARSKI, MICHAŁ
KWATER, KRZYSZTOF
WOŹNIAK, MICHAŁ
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:: głębokie uczenie przez wzmacnianie
uczenie przez transfer
uczenie się przez całe życie
proces uczenia
deep reinforcement learning
transfer learning
lifelong learning,
curriculum learning; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Analiza algorytmów Deep Q-learning oraz Proximal Policy Optimization.
Analysis of Deep Q-learning and Proximal Policy Optimization algorithms
Autorzy:: Dyczek, Jakub
Słowa kluczowe:: Uczenie przez wzmacnianie, Deep Q-learning, Proximal Policy Optimization, uczenie maszynowe, decyzyjne procesy Markova
Reinforcement learning, Deep Q-learning, Proximal Policy Optimization, machine learning, Markov decision process; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Advanced machine learning algorithms in implementation of automatic system replacing the player in chosen video games
Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego w implementacji automatycznego systemu zastępującego gracza w przykładowych grach wideo
Autorzy:: Wołczyk, Maciej
Słowa kluczowe:: convolutional neural networks, machine learning, deep learning, reinforcement learning, games, Pong, Breakout, DQN, Q-Learning, Google Deepmind, Tensorflow
ikonwolucyjne sieci neuronowe, uczenie maszynowe, głębokie uczenie maszynowe, uczenie przez wzmacnianie, gry, Pong, Breakout, DQN, Q-Learning, Google Deepmind, Tensorflow; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Dynamiczne wygaszanie punktów transmisyjnych w wieloantenowej sieci piątej generacji z użyciem głębokiego uczenia ze wzmocnieniem
Autorzy:: Hoffmann, Marcin
Data publikacji:: 2022
Słowa kluczowe:: 5G
punkt transmisyjny
głębokie uczenie
uczenie ze wzmocnieniem
systemy wieloantenowe
transmission point
deep learning
reinforcement learning
massive MIMO; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Wykorzystanie uczenia maszynowego w programowaniu zachowania stada drapieżników
Use of machine learning in predator flock behaviour programming
Autorzy:: Tyrała, Maciej
Słowa kluczowe:: artificial intelligence, python, unity, reinforcement learning, Markov decision process, temporal difference, deep Q-Learning, neural networks, approximation methods
sztuczna inteligencja, python, unity, uczenie przez wzmacnianie, proces decyzyjny Markova, różnica chwilowa, deep Q-Learning, sieci neuronowe, metody aproksymujące; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Balansowanie gier za pomoca sztucznej inteligencji
Balancing Games Using Artificial Intelligence
Autorzy:: Nieć, Daniel
Słowa kluczowe:: Balansowanie gier, Sztuczna inteligencja, Uczenie maszynowe, Nauczanie przez wzmacnianie, Uczenie głębokie, Projektowanie gier, Agent sztucznej inteligencji, Algorytmy balansowania gier, Prototypowanie gier, Sieci neuronowe, Testowanie gier, Analiza wyników, Wydajność strategii selekcji, Badanie balansu gry, Algorytmy sztucznej inteligencji, Gry komputerowe, Głębokie uczenie w grach, Algorytmy uczenia maszynowego, Dynamiczny balans gier
Game balancing, Artificial intelligence, Machine learning, Reinforcement learning, Deep learning, Game design, AI agent, Game balancing algorithms, Game prototyping, Neural networks, Game testing, Results analysis, Selection strategy efficiency, Game balance analysis, Artificial intelligence algorithms, Video games, Deep learning in games, Machine learning algorithms, Dynamic game balancing.; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Informacja