but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Proč není efektivní Markov Chain Tree Search na GPU? Jak se AlphaZero potýká s Exploration-Exploitation tradeoff? Proč jsou policy head a value head obě hluboké? (Figure 4.1) Proč jste použil právě metodu Monte Carlo Tree search? Dělal jste nějaké srovnání s existujícími metodami?	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Hradiš, Michal	en
dc.contributor.author	Slávka, Michal	en
dc.contributor.referee	Kolář, Martin	en
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Táto práca sa zaoberá použitím algoritmu AlphaZero pre hru Gomoku. AlphaZero je založený na spätnoväzbnom učení a k trénovaniu nemusia byť využité žiadne existujúce datasety. Trénovanie prebieha iba na hrách algoritmu samého so sebou. AlphaZero používa algoritmus na prehľadávanie stromu, pre zlepšenie stratégie. Na vylepšnej stratégii sa následne trénuje neurónová sieť. Tento prístup bol úspešný v hrách proti existujúcim algoritmom. Generovanie trénovacích dát vysokej kvality si vyžaduje veľa výpočetne náročných iterácií trénovania a generovania dát. Experimenty ukázali, že každou iteráciou sa algoritmus zlepšuje, čo naznačuje, že je ešte miesto na zlepšenie, ale množstvo iterácií nedostačovalo na to, aby bol poriadne natrénovaný.	en
dc.description.abstract	This thesis explores the usage of AlphaZero algorithm for the game of Gomoku. AlphaZero is a reinforcement learning algorithm, which does not require any existing datasets and is able to improve only by using self-play. It uses a tree search for policy improvement, which is subsequently used for training. This approach was able to defeat the previous state of the art methods. Generating training data of high quality requires a lot of computationally expensive iterations, which makes them algorithm slow to train. Experiments show that the strength of the play is growing with each subsequent iteration, this might indicate that it still has room for improvement with more training and that it has not reached its full potential.	cs
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	SLÁVKA, M. Neuronové sítě pro hru gomoku [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122040	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180191
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	neurónové siete	en
dc.subject	Monte Carlo tree search	en
dc.subject	AlphaZero	en
dc.subject	backpropagation	en
dc.subject	reinforcement learning	en
dc.subject	neural networks	cs
dc.subject	Monte Carlo tree search	cs
dc.subject	AlphaZero	cs
dc.subject	backpropagation	cs
dc.subject	reinforcement learning	cs
dc.title	Neuronové sítě pro hru gomoku	en
dc.title.alternative	Playing Gomoku with Neural Networks	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-11	cs
dcterms.modified	2019-07-08-13:31:24	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122040	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:24:19	en
sync.item.modts	2025.01.15 21:07:45	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Neuronové sítě pro hru gomoku

Files

Original bundle

Collections