Studio e Sperimentazione di Algoritmi di Reinforcement Learning Applicati a Video Game


Autoria(s): Gardini, Lorenzo
Contribuinte(s)

Moro, Gianluca

Data(s)

19/11/2020

Resumo

Nella prima parte del mio lavoro viene presentato uno studio di una prima soluzione "from scratch" sviluppata da Andrew Karpathy. Seguono due miei miglioramenti: il primo modificando direttamente il codice della precedente soluzione e introducendo, come obbiettivo aggiuntivo per la rete nelle prime fasi di gioco, l'intercettazione della pallina da parte della racchetta, migliorando l'addestramento iniziale; il secondo é una mia personale implementazione utilizzando algoritmi più complessi, che sono allo stato dell'arte su giochi dell'Atari, e che portano un addestramento molto più veloce della rete.

Formato

application/pdf

Identificador

http://amslaurea.unibo.it/21847/1/tesi%20lorenzo_gardini.pdf

Gardini, Lorenzo (2020) Studio e Sperimentazione di Algoritmi di Reinforcement Learning Applicati a Video Game. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8615/>

Idioma(s)

it

Publicador

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna

Relação

http://amslaurea.unibo.it/21847/

Direitos

cc_by_nc_sa4

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess end:2022-12-31

Palavras-Chave #Reinforcement Learning,Deep Neural Networks,Python,Stable Baseline,Gym #Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena
Tipo

PeerReviewed

info:eu-repo/semantics/bachelorThesis