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Jugadores automáticos basados en Deep Reinforcement Learning

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Bravo Antón, Rodrigo and García Rodríguez, Javier and Alba Corral, David (2018) Jugadores automáticos basados en Deep Reinforcement Learning. [Trabajo Fin de Grado]

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Abstract

En los últimos años, el Deep Reinforcement Learning se ha convertido en una de las ramas más prometedoras del área de la inteligencia arti cial. En este proyecto vamos a estudiar dicha rama y todos los componentes que la forman. Posteriormente, para aplicar los conocimientos adquiridos, programaremos un problema sencillo en el que un agente tiene que encontrar la salida en un mapa a modo de toma de contacto, y, a continuación, pondremos a prueba la corrección de la implementación de nuestro agente en un sistema de pruebas conocido internacionalmente como es OpenAI Gym.
Todo el software desarrollado para este trabajo está disponible en GitHub en la URL:
https://github.com/robrav01/TFG-RLDL

Resumen (otros idiomas)

In the last few years, Deep Reinforcement Learning has become one of the most promising subjects in the Arti cial Intelligence area. In this project, we are going to study this subject and all the parts it is composed by. Later, for applying the acquired knowledge, we will program a simple problem in which an agent has to nd the exit in a map as a starting point, and, then, we will prove the correctness of the implementation of our agent in an internationally known test system as OpenAI Gym. All the software developed for this project is available on GitHub at the URL: https://github.com/robrav01/TFG-RLDL

Item Type:Trabajo Fin de Grado
Additional Information:

Universidad Complutense, Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, curso 2017/2018.
Todo el software desarrollado para este trabajo está disponible en GitHub en la URL:
https://github.com/robrav01/TFG-RLDL

Directors:
DirectorsDirector email
Sánchez Ruiz-Granados, Antonio Alejandro
Gómez Martín, Pedro Pablo
Uncontrolled Keywords:Deep Reinforcement Learning, Aprendizaje por refuerzo, Q-Learning, Redes neuronales, Aprendizaje profundo, DeepMind, OpenAI, Conductismo
Palabras clave (otros idiomas):Deep Reinforcement Learning, Reinforcement Learning, Q-Learning, Neural Networks, Deep Learning, DeepMind, OpenAI, Behaviorism
Subjects:Sciences > Computer science
ID Code:50230
Deposited On:26 Nov 2018 12:21
Last Modified:26 Nov 2018 15:43

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