Sustav za igranje računalnih igara temeljen na dubokom podržanom učenju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Computer Game Playing System Based on Deep Reinforcement Learning
• Autor: Filip Štetić
• Mentor: Tomislav Hrkać (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Hrkać (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Leonardo Jelenković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-10, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Podržano učenje raste u popularnosti razvojem novih metoda i sve većom primje-
nom. Samo područje nije novo i razvoj je započeo mnogo prije nego je ušlo u školske
kurikulume. Igrica Pong popularno je okruženje za testiranje i evaluiranje algoritama
podržanog učenja. U ovom radu daje se pregled povijesti podržanog učenja i objašnja-
vaju se mnogi od temeljnih algoritama zaslužnih za razvoj drugih, danas korištenijih,
algoritama. Daje se pregled popularnih algoritama u dubokom podržanom učenju. Na
kraju se par dubokih algoritama, Q-učenje, PPO i A2C testiraju u okruženju igrice
Pong. Najbolji algoritam koristi se u implementaciji sučelja za igranje igrice Pong.

Sažetak (engleski)

Reinforcement learning grows more popular by inventing new methods and with
more regular applications. The field is not new and development started long before the
field became part of the schools curriculums. The Pong game is a popular environment
for testing and evaluating reinforcement learning algorithms. This paper gives an over-
view of the history of reinforcement learning and explains some of the fundemental
algorithms responsible for development of algorithms that are more used today. It also
gives a review of popular deep reinforcement learning algorithms. Finally it tests few
of them, Q-learning, PPO, and A2C on the Pong game. Best of those three algorithms
is used in an implementation of an application for playing the Pong game.

• Ključne riječi: Duboko podržano učenje; igrica Pong; Q-učenje; PPO; RLHF
• Ključne riječi (engleski): Deep reinforcement learning; Pong game; Q-learning; PPO; RLHF
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:283428
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-11 10:42:57