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 D. Otázky u obhajoby: Co ještě dosaženému řešení chybí do skutečně funkčního agenta hrajícího Doom? Jak byste pokračoval dále? Proč se postava ve videu, které jste promítal, pouze točí na místě? Ve vaši práci je větší množství grafů bez popisů os. Můžete prosím objasnit význam veličin?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Hradiš, Michal	cs
dc.contributor.author	Beránek, Michal	cs
dc.contributor.referee	Herout, Adam	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Práce se zabývá učením neuronové sítě na jednoduchých úlohách v prostředí 3D střílečky Doom, zprostředkovaném výzkumnou platformou ViZDoom. Hlavním cílem je vytvoření agenta, který se učí na několika úlohách zároveň. Použitým algoritmem posilovaného učení je Rainbow, který kombinuje několik vylepšení algoritmu DQN. Pro učení na více úlohách jsem navrhnul a otestoval dvě různé architektury sítě. Jedna z nich byla úspěšná a po relativně krátké době trénování dokázal agent získat téměř 50 % z maximální možné odměny. Klíčovým prvkem úspěchu je Embedding vrstva pro parametrický popis prostředí jednotlivých úloh. Hlavním zjištěním je, že Rainbow je schopen učit se v 3D prostředí a s pomocí Embedding vrstvy i na více úlohách zároveň.	cs
dc.description.abstract	Thesis deals with neural network learning on simple tasks in 3D shooter Doom, mediated by research platform ViZDoom. The main goal is to create an agent, which is able to learn multiple tasks simultaneously. Reinforcement learning algorithm used to achieve this goal is called Rainbow, which combines several improvements of DQN algorithm. I proposed and experimented with two different architectures of neural network for learning multiple tasks. One of them was successful and after a relatively short period of learning it reached almost 50% of maximum possible reward. The key element of this achievement is an Embedding layer for parametric description of task environment. The main discovery is, that Rainbow is able to learn in 3D environment and with the help of Embedding layer, it is able to learn on multiple tasks simultaneously.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	BERÁNEK, M. Posilované učení pro 3D hry [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122266	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180305
dc.language.iso	cs	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	neuronová síť	cs
dc.subject	posilované učení	cs
dc.subject	zpětnovazební učení	cs
dc.subject	ViZDoom	cs
dc.subject	přenesené učení	cs
dc.subject	algoritmus Rainbow	cs
dc.subject	PyTorch	cs
dc.subject	Embedding vrstva	cs
dc.subject	neural network	en
dc.subject	reinforcement learning	en
dc.subject	ViZDoom	en
dc.subject	transfer learning	en
dc.subject	Rainbow algorithm	en
dc.subject	PyTorch	en
dc.subject	Embedding layer	en
dc.title	Posilované učení pro 3D hry	cs
dc.title.alternative	Reinforcement Learning for 3D Games	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-11	cs
dcterms.modified	2019-07-08-13:31:36	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122266	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:26:37	en
sync.item.modts	2025.01.15 22:03:39	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

Posilované učení pro 3D hry

Files

Original bundle

Collections