Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja
2022. urn:nbn:hr:168:549908
Sanković, Paulo
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Sanković, P. (2022). Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:549908

Sanković, Paulo. "Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:549908

Sanković, Paulo. "Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:549908

Sanković, P. (2022). 'Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 10.09.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:549908

Sanković P. Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 10.09.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:549908

P. Sanković, "Automatizirani razvoj agenata za različita okruženja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:549908

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:549908
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovAutomatizirani razvoj agenata za različita okruženja
Naslov (engleski)Automated design of agents for various environments
AutorPaulo Sanković
MentorMarko Đurasević (mentor)
Član povjerenstvaMarko Đurasević (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljka Mihajlović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad proučava problematiku podržanog učenja gdje se bez znanja o pravilima i funkcioniranju specifične okoline, želi konstruirati agent kojemu je cilj pronaći optimalnu strategiju koja maksimizira očekivanu dobit u određenom vremenskom okviru. Osim opisa podržanog učenja, dubokih modela i algoritama koji se baziraju na dubokim modelima, detaljno je prezentirana struktura OpenAI Gym biblioteke i njenih okolina, te napravljena usporedba u kojoj se analizira uspješnost naučenih agenata dubokog Q učenja, dvostrukog dubokog Q učenja te prednosnog akter-kritičara. Programsko rješenje implementirano je u programskom jeziku Python, primarno koristeći PyTorch radni okvir za dizajn i učenje dubokih neuronskih mreža, te OpenAI Gym biblioteka za simulaciju i testiranje ponašanja agenata.
Sažetak (engleski)
This thesis studies the issue of reinforcement learning where without knowing the rules and internal dynamics of environment, the goal is to build an agent whose aim is to find the optimal strategy that maximizes the expected reward in a given time frame. Aside from describing the basics of reinforcement learning, deep learning models and model-free algorithms, the key concepts of OpenAI Gym library and its environments are broken down in detail, and a comparison is made between agents implemented using Deep Q Networks, Double Deep Q Networks and Advantage Actor Critic Networks. Software implementation is written in Python, primarily using the PyTorch framework for designing and learning deep neural networks, and the OpenAI Gym library for simulating and testing agent behavior.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:549908
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 21:37:01