Создание самообучающихся алгоритмов прохождения компьютерных игр на основе платформы OpenAI
Построение и обучение нейронных сетей, которые смогут обучиться для успешного прохождения компьютерных игр. Эволюционный и генетический алгоритмы обучения нейронной сети. Сравнительный анализ самообучающихся алгоритмов на основе платформы OpenAI.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.09.2017 |
| Размер файла | 621,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.
лабораторная работа [36,1 K], добавлен 05.10.2010Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа [1,1 M], добавлен 05.10.2010Трудности использования эволюционных алгоритмов. Построение вычислительных систем, основанных на принципах естественного отбора. Недостатки генетических алгоритмов. Примеры эволюционных алгоритмов. Направления и разделы эволюционного моделирования.
реферат [187,4 K], добавлен 21.01.2014Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.
курсовая работа [249,3 K], добавлен 22.06.2011Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.09.2013Изучение методов разработки систем управления на основе аппарата нечеткой логики и нейронных сетей. Емкость с двумя клапанами с целью установки заданного уровня жидкости и построение нескольких типов регуляторов. Проведение сравнительного анализа.
курсовая работа [322,5 K], добавлен 14.03.2009Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017Популярность алгоритмов машинного обучения для компьютерных игр. Основные техники обучения с подкреплением в динамической среде (компьютерная игра "Snake") с экспериментальным сравнением алгоритмов. Обучение с подкреплением как тип обучения без учителя.
курсовая работа [1020,6 K], добавлен 30.11.2016Общие сведения о принципах построения нейронных сетей. Искусственные нейронные системы. Математическая модель нейрона. Классификация нейронных сетей. Правила обучения Хэбба, Розенблатта и Видроу-Хоффа. Алгоритм обратного распространения ошибки.
дипломная работа [814,6 K], добавлен 29.09.2014Классификация компьютерных сетей по территориальной распространенности. История создания и преимущества использования локальной вычислительной сети. Появление технологии Ethernet, классы сетей и их топология. Монтаж сети на основе кабеля "витая пара".
дипломная работа [4,5 M], добавлен 03.06.2014Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.
реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011Разработка алгоритма и программы для распознавания пола по фотографии с использованием искусственной нейронной сети. Создание алгоритмов: математического, работы с приложением, установки весов, реализации функции активации и обучения нейронной сети.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.01.2013Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений. Экспертные системы обнаружения сетевых атак. Искусственные сети, генетические алгоритмы. Преимущества и недостатки систем обнаружения вторжений на основе нейронных сетей.
контрольная работа [135,5 K], добавлен 30.11.2015Классификация компьютерных сетей в технологическом аспекте. Устройство и принцип работы локальных и глобальных сетей. Сети с коммутацией каналов, сети операторов связи. Топологии компьютерных сетей: шина, звезда. Их основные преимущества и недостатки.
реферат [134,0 K], добавлен 21.10.2013- Разработка алгоритмов и программ для определения сходства семантических сетей на основе их сложности
Семантические сети как модели представления знаний. Основные методы определения сходства графовых моделей систем. Метод решения задач определения сходства семантических сетей на основе их сложности. Разработка алгоритмов и их программная реализация.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 17.12.2011 Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.
лабораторная работа [2,3 M], добавлен 25.03.2014Математическая модель нейронной сети. Однослойный и многослойный персептрон, рекуррентные сети. Обучение нейронных сетей с учителем и без него. Алгоритм обратного распространения ошибки. Подготовка данных, схема системы сети с динамическим объектом.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 23.09.2013Анализ решений и выбор платформы виртуализации. Обоснование выбора VMwareESXi в качестве платформы для создания учебного класса. Системные требования к аппаратной части для выбранной платформы. Создание макета на основе сервера виртуализации VMwareESXi.
дипломная работа [4,1 M], добавлен 12.04.2017Типы компьютерных сетей, их структурные элементы и подсистемы. Горизонтальная подсистема СКС и компьютерная сеть, узлы локальной сети и распределительные пункты. Сеть на основе сервера и локальная сеть. Беспроводные сети. ЛВС: их топология и структура.
реферат [16,0 K], добавлен 16.07.2008Нейронные сети как средство анализа процесса продаж мобильных телефонов. Автоматизированные решения на основе технологии нейронных сетей. Разработка программы прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей.
дипломная работа [4,6 M], добавлен 22.09.2011
