Hluboké posilovaná učení a řešení pohybu robotu typu had
but.committee | prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (předseda) prof. 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.defence | Student seznámil komisi s obsahem své DP a reagoval na dotazy oponenta DP. Ze strany komise byly pozitivní připomínky. | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Strojní inženýrství | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Matoušek, Radomil | cs |
dc.contributor.author | Kočí, Jakub | cs |
dc.contributor.referee | Dobrovský, Ladislav | cs |
dc.date.created | 2020 | cs |
dc.description.abstract | Tato 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.abstract | This 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.mark | A | cs |
dc.identifier.citation | KOČÍ, J. Hluboké posilovaná učení a řešení pohybu robotu typu had [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2020. | cs |
dc.identifier.other | 125129 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/191860 | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | Posilované učení | cs |
dc.subject | hluboké posilované učení | cs |
dc.subject | hluboké učení | cs |
dc.subject | neuronové sítě | cs |
dc.subject | robot typu had | cs |
dc.subject | Python | cs |
dc.subject | CoppeliaSim | cs |
dc.subject | BlueZero | cs |
dc.subject | Reinforcement learning | en |
dc.subject | deep reinforcement learning | en |
dc.subject | reinforcement learning | en |
dc.subject | neural networks | en |
dc.subject | snake-like robot | en |
dc.subject | Python | en |
dc.subject | CoppeliaSim | en |
dc.subject | BlueZero | en |
dc.title | Hluboké posilovaná učení a řešení pohybu robotu typu had | cs |
dc.title.alternative | Deep reinforcement learning and snake-like robot locomotion design | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2020-07-14 | cs |
dcterms.modified | 2020-07-15-07:35:25 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta strojního inženýrství | cs |
sync.item.dbid | 125129 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.27 08:51:20 | en |
sync.item.modts | 2025.01.15 11:34:53 | en |
thesis.discipline | Aplikovaná informatika a řízení | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatiky | cs |
thesis.level | Inženýrský | cs |
thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 1.79 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_125129.html
- Size:
- 8.93 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_125129.html