Публікація:
Дослідження підходів навчання з підкріпленням нейронних мереж у контрольованих імітаційних середовищах

dc.contributor.authorАнаньєв, М. А.
dc.date.accessioned2024-07-17T13:42:19Z
dc.date.available2024-07-17T13:42:19Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОб'єктом дослідження є процес навчання з підкріпленням нейронних мереж у контрольованих імітаційних середовищах, зокрема в середовищі Unity. Предметом дослідження є методики машинного навчання з підкріпленням, використання технології Self-Play для навчання у віртуальному середовищі. Метою дослідження є розробка та дослідження ефективності підходів проектування імітаційних сцен у Unity для тренування і порівняння нейронних мереж за допомогою Self-Play у контексті навчання з підкріпленням. Методи дослідження – методи імітаційного моделювання, експерементальний підхід, методи статистичного аналізу У роботі проведено аналіз сучасних підходів до навчання нейронних мереж у імітаційних середовищах, зокрема використання режиму Self-Play для автоматизації навчання. Також були розглянуті основні проблеми та виклики, пов'язані з навчанням з підкріпленням, та запропоновані шляхи їх вирішення. Галузь застосування – ігрова індустрія, прикладні області з необхідністю автономного прийняття рішень, вдосконалення автономних транспортних систем.
dc.identifier.citationАнаньєв М. А. Дослідження підходів навчання з підкріпленням нейронних мереж у контрольованих імітаційних середовищах : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп'ютерні науки / М. А. Ананьєв ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 85 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/27413
dc.language.isouk
dc.subjectімітаційне середовище
dc.subjectпроцес навчання
dc.subjectсередовище Unity
dc.titleДослідження підходів навчання з підкріпленням нейронних мереж у контрольованих імітаційних середовищах
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2024_M_ST_Ananyev_MA.pdf
Розмір:
3.41 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: