| Popis: |
Дипломна робота: 96 с., 20 рис., 2 додаткіи, 7 табл., 21 джерело. Ця робота присвячена темі навчання з підкріпленням. У ній розглядаються найновіші алгоритми для навчання агентів, фреймворки для тренування цих агенвот, способи прискорення тренуваннь. Метою роботи є дослідження і порівняння різних практик навчання з підкріплення для подальшого усунення слабких сторін. Обектом дослідження є гра жанру гонка. The work consists of: 96 pages., 20 images., 7 tables, 21 sources. This work is devoted to the topic of reinforced learning. It discusses the latest algorithms for training agents, frameworks for training these agents, ways to accelerate training. The aim of the work is to study and compare different reinforcement learning practices to further address weaknesses. The object of study is the game genre race. |
