| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Globoko učenje in igra dama : diplomsko delo
Avtorji:Popič, Jan (Avtor)
Bošković, Borko (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Brest, Janez (Komentor)
Datoteke:.pdf UN_Popic_Jan_2019.pdf (749,47 KB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V zaključnem delu smo zasnovali računalniški program AlphaLady, ki se je sposoben naučiti igranja igre dama brez vnosa človeškega znanja. Za dosego tega smo uporabili vzpodbujevalno učenje, drevesno preiskovanje Monte Carlo in globoke konvolucijske mreže za ocenitev posameznih stanj v igri. Predstavili smo programe Alpha Go, AlphaGo Zero in AlphaZero, na podlagi katerih je zasnovan naš program. Opisali smo uporabljeno ogrodje in teoretično ozadje uporabljenih pristopov. Uspelo nam je naučiti 9 različic programa, pri čemer je vsaka naslednja različica enakovredna ali boljša kot prejšnja.
Ključne besede:umetna inteligenca, globoko učenje, konvolucijska nevronska mreža, drevesno preiskovanje Monte Carlo, vzpodbujevalno učenje, igra dama
Leto izida:2019
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[J. Popič]
Št. strani:XVII, 50 str.
Izvor:Maribor
UDK:004.8(043.2)
COBISS_ID:22848534 Povezava se odpre v novem oknu
NUK URN:URN:SI:UM:DK:LMRHYGF1
Licenca:CC BY-NC-ND 4.0
To delo je dosegljivo pod licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Število ogledov:79
Število prenosov:30
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Deep Learning and the game of Checkers
Opis:In the thesis, we designed a computer program AlphaLady, which is capable of learning to play the game of checkers without human knowledge. To achieve this we have used reinforcement learning, Monte Carlo tree search and deep convolutional neural network for evaluating board positions. Our program is based on the introduced programs Alpha Go, AlphaGo Zero and AlphaZero. We described a framework that was used for implementation and theoretical background of used approaches. We managed to train 9 versions of our program, with each successive version being equal or better than the previous one.
Ključne besede:artificial intelligence, deep learning, convolutional neural network, Monte Carlo tree search, reinforcement learning, checkers


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici