Search results for "stimulētā"
showing 8 items of 8 documents
POMDP problēmu risināšana, izmantojot vēsturiskus elementus, un tās optimizācija
2017
Elvja Egles Bakalaura darba „POMDP problēmu risināšana, izmantojot vēsturiskus elementus, un tās optimizācija” ietvaros tika izpētīti daļēji novērojami Markova lēmuma procesu (POMDP) algoritmi. Balstoties uz Jāņa Zutera zinātniski pētniecisko raksta saturu „Sequence Q-Learning: a Memory-based Method Towards Solving POMDP”, kurā ir aprakstīta POMDP risināšanas ideja, tika izstrādāts līdzvērtīgs mašīnmācīšanās algoritms, saskaņā ar rakstā sniegto informāciju. Bakalaura darba ietvaros tika pētīta šī Algoritma efektivitāte, kā arī apskatītas un piedāvātas vairākas iespējas tā tālākai pilnveidei. Programmētais darbs tika pievērsts konkrētai problēmai, kurai bija novērojama labāka ātrdarbība ar n…
Stimulētās mašīnmācīšanās problēmu veidi un risināšanas metodes un rīki
2018
Stimulētā mašīnmācīšanās ir viena no mašīnmācīšanās apakšnozarēm, kas to padara par vienu no mākslīgā intelekta apakšnozarēm. Ar stimulētās mašīnmācīšanas palīdzību un tās paņēmieniem var modelēt fizikālajā pasaulē sastopamas problēmas un veidus, kā tās risināt ar datora palīdzību. Šajā darbā tiks apskatītas vienkāršākās problēmas, kuras parasti tiek risinātas, apgūstot stimulētās mašīnācīšanās pamatprincipus un metodes to risināšanai, un kuras tiek iekļautas mašīnmācīšanās apakšnozare, kā arī pieejamie un nepieciešamie rīki, lai būtu iespējams šīs problēmas modelēt datoram saprotamā veidā un ar to palīdzību būtu iespējams atrisināt tās problēmas, kas ir sastopamas mūsu fiziskajā pasaulē.
Paredzošā stimulētā mācīšanās
2016
Continuous actor-critic learning automaton, jeb CACLA, algoritma aktiera un kritiķa komponentes ir apvienojamas vienā, izmantojot faktu, ka tās no stāvokļu telpas izgūst līdzīgas pazīmes savu funkciju veikšanai. Tas ļauj divas reizes samazināt to realizēšanā izmantotā neironu tīkla trenējamo parametru skaitu, kā arī ļauj aģentam ātrāk nonāk pie labas stratēģijas, jo optimālās stratēģijas funkcijas parametri tiek pielāgoti arī vērtību funkcijas izmaiņu rezultātā. Tas noved pie savdabīga optimālās stratēģijas funkcijas parametru nepārraudzītās mācīšanās procesa. Šāds netiešā veidā veikts optimālās stratēģijas funkcijas parametru pielāgošanas process atstāj ietekmi uz trenēšanas procesu, jo sa…
Stimulētās mašīnmācīšanās satvars aģentiem ar atmiņu
2019
Darbā tiek aprakstīts satvars stimulētās mašīnmācīšanās algoritmu izveidei un trenēšanai. Darba ietvaros izstrādātajā satvarā iekļauti rīki, kuri paredzēti stimulētās mašīnmācīšanās aģentu atmiņas testēšanai. Izveidotas jauna tipa vides atmiņas izmantošanas spējas testēšanai un radīti stimulētās mašīnmācīšanās algoritmi ar spēju izmantot atmiņu. Satvars paredzēts lietošanai pētniecībā stimulētās mašīnmācīšanās algoritmu izstrādei un testēšanai.
Bezpilotu mašīnu apmācība izmantojot stimulētās mācīšanās dziļos neirona tīklus koorporatīvās braukšanas sistēmā
2017
Šajā darbā ir izstrādāta programmatūra un demonstrēts, kā radiovadāmu mašīnu var apmācīt braukt trasē, izmantojot tikai video attēlus un neironu tīklus. Virtuālajā vidē tiek pierādīts, ka ar šādu metodi, apmācot transportlīdzkli braukt pa vienu trasi, tas spēj izbraukt kārdināli atšķirīgu trasi, ko modelis nav redzējis. Padziļināti tiek pētīti darbi par saistītajām tehnoloģijām, stimulēto mācīšanos un pozicionēšanas sistēmām, lai varētu turpināt darbu pie sistēmu, kas ļautu transportlīdzeklim pašam mācīties braukt. Šī darba mērķis ir izstrādāt programmatūru, kuru būtu iespējams izmantot uz reālas pašbraucošas mašīnas Mazda 6, kas ir pieejama, sadarbojoties ar EDI. Neironu tīkli un īpaši sti…
Unity ML aģentu izmantošana vienkāršas ekosistēmas implementācijai
2018
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 …
Dziļās stimulētās mācīšanās izmantošana industriālu robotu vadīšanā
2022
Dziļā stimulētā mācīšanās ir guvusi plašus panākumus dažādās jomās, kā, piemēram, videospēlēs un galda spēlēs. Robotikas kontroles jomā stimulētās mācīšanās algoritmi dod cerību, ka robotiem būs cilvēkam līdzīgas spējas – mācīties caur izmēģinājumiem un kļūdām. Šajā darbā tiks pētīta dziļās stimulētās mācīšanās pielietošana robotikas manipulācijām, kā arī tiks izveidota jauna dziļās stimulētās mācīšanās vide simulatorā “Ignition Gazebo”. Praktiskā uzdevuma mērķis ir izveidot unikālu, reālistisku stimulētas mācīšanās vidi dažādiem robotikas uzdevumiem, kas varētu tikt izmantota kā sākotnējs paraugs, sarežģītām reālās dzīves scenāriju simulācijas izveidei.
Ar plazmas elektrolītiskās oksidēšanas metodi iegūto modificēto alumīnija oksīdu pārklājumu luminiscences īpašību izpēte
2016
Ar plazmas elektrolītisko oksidēšanu (PEO) iegūtie pārklājumi uz metālu virsmām ir cieti, biezi keramiskie pārklājumi, kuriem ir liels pielietojumu klāsts un daudz priekšrocības salīdzinot ar citiem pārklājumu veidiem. Pārklājumu ar jaunām īpašībām ražošanai ir nepieciešams veids pārklājuma leģēšanai. Darbā tiks apskatīta metode alumīnija oksīda pārklājumu leģēšanai ar Eu joniem izmantojot poru iepildīšanas metodi. Izveidojot ar Eu joniem leģētu alumīnija oksīda pārklājumu uz tehniskā alumīnija sakausējuma virsmas un izpētot iegūtā pārklājuma luminiscences īpašības bija novērota Eu jona stāvokļa maiņa no Eu3+ uz Eu2+ ar fotoluminiscences intensitātes pieaugumu līdz 10 reizēm. Izmantotas lum…