6533b86efe1ef96bd12cc23c
RESEARCH PRODUCT
Unity ML aģentu izmantošana vienkāršas ekosistēmas implementācijai
Arturs Driķissubject
daudzaģentu videUnityDatorzinātnestimulētā mācīšanāsNeironu tīklsvides simulācijadescription
Darba gaitā ar Unity ML tehnoloģijas palīdzību tiek izstrādāta programmatūra un demonstrēta vide, kas ļauj vienlaicīgi trenēt vairākus stimulētās mācīšanās aģentus, kur katram ir savi mērķi, dažādi vides novērojumi, uzvaras un zaudēšanas stāvokļi un kur katru kontrolē savs neironu tīkls. Tiek arī implementēta mācību stundu trenēšana, kur vide tiek sadalīta dažādās stadijās, lai optimizētu dažādu darbības aspektu iemācīšanos. Šī darba galvenie mērķi ir: •Demonstrēt, ka Unity ML tehnoloģija ir pietiekami laba, lai ar tās palīdzību iegūtos neironu tīklus varētu pielietot stimulētās mācīšanās uzdevumu risināšanai. •Izveidot spēli, kur ir vismaz divi spēlētāji ar dažādiem uzvaras stāvokļiem, un trenēt katram savu neironu tīklu, kas to kontrolē, kā arī izstrādāt vidi, kas ļauj vienlaicīgi trenēt vairākus aģentus. Darbs tiek izstrādāts ciešā saistībā ar projektu, kurā piedalās darba vadītājs – Accenture “ābolu vākšana”. Darba gaitā autors ir arī ieviesis izmaiņas Unity ML Agents python kodā, kuras sistēmas izstrādātāji darba rakstīšanas brīdī apsver iekļaut projektā. Maģistra darbs ir 69 lpp.liels, un satur 21 attēlu, 0 tabulas.
| year | journal | country | edition | language |
|---|---|---|---|---|
| 2018-01-01 |