Hluboké posilovaná učení a řešení pohybu robotu typu had

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D. (místopředseda) prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc. (člen) RNDr. Martin Kuba, Ph.D. (člen) prof. Ing. Miluše Vítečková, CSc. (člen) doc. Ing. Ivan Švarc, CSc. (člen)cs
but.defenceStudent seznámil komisi s obsahem své DP a reagoval na dotazy oponenta DP. Ze strany komise byly pozitivní připomínky.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStrojní inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMatoušek, Radomilcs
dc.contributor.authorKočí, Jakubcs
dc.contributor.refereeDobrovský, Ladislavcs
dc.date.accessioned2020-07-15T06:59:32Z
dc.date.available2020-07-15T06:59:32Z
dc.date.created2020cs
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá použitím posilovaného učení pro úkoly hlubokého učení. V teoretické části je rozebrán potřebný základ k neuronovým sítím a posilovanému učení. Práce popisuje teoretický model posilovaného učení - Markovovské procesy, na konvenčních algoritmech ukazuje některé zajímavé techniky a v rešeršní části ukazuje některé z používaných algoritmů hlubokého posilovaného učení. Praktická část práce se skládá z vlastního modelu robotu a prostředí a z vlastního systému posilovaného učení.cs
dc.description.abstractThis master thesis is discussing application of reinforcement learning in deep learning tasks. In theoretical part, basics about artificial neural networks and reinforcement learning. The thesis describes theoretical model of reinforcement learning process - Markov processes. Some interesting techniques are shown on conventional reinforcement learning algorithms. Some of widely used deep reinforcement learning algorithms are described here as well. Practical part consist of implementing model of robot and it's environment and of the deep reinforcement learning system itself.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKOČÍ, J. Hluboké posilovaná učení a řešení pohybu robotu typu had [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2020.cs
dc.identifier.other125129cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/191860
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectPosilované učenícs
dc.subjecthluboké posilované učenícs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectrobot typu hadcs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectCoppeliaSimcs
dc.subjectBlueZerocs
dc.subjectReinforcement learningen
dc.subjectdeep reinforcement learningen
dc.subjectreinforcement learningen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectsnake-like roboten
dc.subjectPythonen
dc.subjectCoppeliaSimen
dc.subjectBlueZeroen
dc.titleHluboké posilovaná učení a řešení pohybu robotu typu hadcs
dc.title.alternativeDeep reinforcement learning and snake-like robot locomotion designen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2020-07-14cs
dcterms.modified2020-07-15-07:35:25cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid125129en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 18:19:31en
sync.item.modts2021.11.12 17:31:00en
thesis.disciplineAplikovaná informatika a řízenícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.79 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
6.23 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_125129.html
Size:
8.93 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_125129.html
Download
Collections
2020