| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Globoko okrepitveno učenje za igranje iger na podlagi video vhoda : magistrsko delo
Monika Bozhinova, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se ukvarjali z okrepitvenim učenjem agentov za igranje računalniških iger. V ta namen smo implementirali tri modele agenta, ki temeljijo na uporabi nevronske mreže za aproksimacijo funkcije vrednosti akcij, in predlagali lastno izboljšano arhitekturo dvobojevalne dvojne Q-mreže. Učenje smo izvajali na igrah Pong in Beamrider iz nabora iger Atari 2600. Ugotovili smo, da z našim pristopom dosežemo boljšo zmogljivost agenta kot globoka Q-mreža, dvojna globoka Q-mreža in dvojna globoka Q-mreža z dvobojevalno arhitekturo v igri Pong, medtem ko se v igri Beamrider agent uči počasneje, predvidoma zaradi šuma v drugačni predstavitvi stanja, ki ga predlagani model uporablja.
Ključne besede: globoko okrepitveno učenje, nevronske mreže, globoka Q-mreža, dvobojevalna arhitektura, igre Atari, Pong, Beamrider
Objavljeno v DKUM: 20.10.2021; Ogledov: 443; Prenosov: 58
.pdf Celotno besedilo (2,16 MB)

2.
NAIVNI BAYESOV KLASIFIKATOR
Monika Bozhinova, 2015, diplomsko delo

Opis: V sodobnem času je samodejna klasifikacija dokumentov postala pomembna raziskovalna tema. V diplomskem delu smo teoretično razložili izpeljavo in uporabo naivnega Bayesovega klasifikatorja in opisali dva dogodkovna modela naivnega Bayesovega klasifikatorja ter večje število metod izbire atributov. Glavni del diplomskega dela je sestavljen iz opisa naše interaktivne programske rešitve za klasifikacijo dokumentov z uporabo opisanih dogodkovnih modelov in metod, eksperimentalnih rezultatov, pridobljenih s pomočjo naše aplikacije, in empirične primerjave med kombinacijami zasnovanih dogodkovnih modelov naivnega Bayesovega klasifikatorja in metod izbire atributov.
Ključne besede: naivni Bayesov klasifikator, izbira atributov, klasifikacija dokumentov
Objavljeno v DKUM: 27.05.2015; Ogledov: 2244; Prenosov: 403
.pdf Celotno besedilo (1,56 MB)

Iskanje izvedeno v 0.05 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici