REȚELE NEURONALE ȘI ÎNVĂȚARE CONSOLIDATĂ
Aplicații pe platforma mobilă
Absolvent,
Alexandru Grigoruță
Prof. Coordonator,
Lect. Dr. Cosmin Vârlan
MAZERUNNER:
Cuprins
1. Învățarea automată în teoria jocurilor
2. Procesul de dezvoltare
3. Implementare
4. Concluzii
Învățarea automată
în teoria jocurilor
Cu un pas înaintea jucătorilor
Text
Procesul de dezvoltare
Text
Procesul de dezvoltare
1. Documentarea aplicațiilor existente
2. Documentarea algoritmilor de învățare automată
3. Propunerea ideilor pentru o complexitate ridicată
4. Implementarea aplicației logice
5. Optimizarea aplicației logice
6. Antrenarea rețelei neuronale
7. Extinderea platformei mobile pentru integrare
Implementare
Text
Q-Learning
Text
Rețele Neuronale
Text
Generarea labirinturilor
Text
Modelarea rețelei
Text
\sigma (\mathbf {z} )_{j}={\frac {e^{z_{j}}}{\sum _{k=1}^{K}e^{z_{k}}}}
f(x)=\max(0,x)
{\frac {1}{n}}\sum _{{i=1}}^{n}({\hat {Y_{i}}}-Y_{i})^{2}
Text
Sistemul de recompense
Agent
ajunge în zonă explorată
ajunge în zonă ne-explorată
așteaptă
ajunge la destinație
coliziune cu inamicul
0.2 pct
1 pct
0.1 pct
10 pct
-10 pct
Text
Antrenarea rețelei
Text
Extinderea platformei mobile
Text
Extinderea platformei mobile
Text
Demo
Text
Text
Concluzii
Concluzii
Optimizare
Posibile aplicații de viitor
Alt sistem de recompense
Număr variat de straturi ascunse
Folosirea altor funcții de activare/optimizare
Mașini autonome
Rovere pentru situații de urgență
Text
Vă mulțumesc!
Licenta
By alexgrigi
