Спосіб оптимізації навчання з підкріпленням для тренування штучних нейронних мереж в іграх
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
В магістерській дисертації розглядається принцип роботи тренування нейронних мереж, алгоритми машинного навчання штучного інтелекту з підкріпленням і оптимізацією обчислень за допомогою нейронних моделей, використовуючи метод навчання зі вчителем. Програма представлена ігровим проєктом, у котрому використовується клієнт-серверна архітектура для встановлення зв’язку між власне ігровим прототипом, розробленим на Unreal Engine 5 C++, та веб-сокет сервером на мові Python, що надає можливість тренувати нейронні мережі (Tensorflow) за допомогою веб-інтерфейсу.
Опис
Ключові слова
навчання з підкріпленням, штучний інтелект, навчання зі вчителем, reinforcement learning, апроксимація, supervised learning, марковський процес, approximation, ігровий процес, artificial intelligence, нейромережа, neutral network
Бібліографічний опис
Головко, А. А. Спосіб оптимізації навчання з підкріпленням для тренування штучних нейронних мереж в іграх : магістерська дис. : 121. Інженерія програмного забезпечення / Головко Андрій Андрійович. – Київ, 2023. – 125 с.