Адаптивний підбір архітектури нейромережі для агентів у симульованих середовищах на основі NAS та RL

Балаба, С. О.

Публікація:
Адаптивний підбір архітектури нейромережі для агентів у симульованих середовищах на основі NAS та RL

dc.contributor.author	Балаба, С. О.
dc.date.accessioned	2025-10-04T17:31:33Z
dc.date.available	2025-10-04T17:31:33Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Мета роботи : розробка системи, яка автоматично формує оптимальну архітектуру нейромережі для RL-агента. Методи: формування початкового набору архітектур через NAS-агента, короткий цикл навчання PPO-агентів у середовищі Cheetah, відбір найкращих архітектур за середньою винагородою, тривале тренування обраних варіантів для остаточного ранжування. Результати: створено систему, що забезпечує автоматизований вибір конфігурації нейромережі для навчання агента, мінімізуючи участь людини в ручному налаштуванні. Рішення демонструє високу ефективність та може бути розширене на інші типи симульованих середовищ або задач у робототехніці, автономних системах і машинному сприйнятті.
dc.identifier.citation	Балаба С. О. Адаптивний підбір архітектури нейромережі для агентів у симульованих середовищах на основі NAS та RL : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / С. О. Балаба ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 66 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32860
dc.language.iso	uk
dc.subject	PPO-агент
dc.subject	архітектура нейронної мережі
dc.subject	автоматизація підбору параметрів
dc.subject	адаптивне конструювання нейромереж
dc.title	Адаптивний підбір архітектури нейромережі для агентів у симульованих середовищах на основі NAS та RL
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication