title: Applications of reinforcement learning to an agent in a changing environment
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Михайлов Евгений Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Mihajlov Evgenij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Таранова Ольга Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Taranova Olga Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 032760
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25735
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Тема данной дипломной работы  - "Применение методов обучения с подкреплением в изменяющейся среде". В рамках данной работы рассматриваются современные методы обучения с подкреплением.
  
  Цель работы состояла в реализации модификации процесса обучения для одного из уже существующих методов  обучения с подкреплением с целью повышения скорости обучения агента, а также сравнительном анализе результатов модифицированного и стандартного процессов обучения.
  
  В дипломной работе были рассмотрены существующие методы обучения с подкреплением, реализован один из существующих методов обучения с подкреплением и его модификация, с их помощью были произведены вычислительные эксперименты по обучению агента. На основе результатов проведенных экспериментов были сделаны выводы о влиянии модифицированного процесса обучения на скорость обучения агента.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The theme of this thesis - "Applications of reinforcement learning to an agent in a changing environment".
  Under this work we consider modern reinforcement learning methods.
  
  The aim of the work was to implement the modification of the training process for one of the existing reinforcement learning methods in order to increase the speed of agent training, as well as a comparative analysis of the results of the modified and standard learning processes.
  
  In the thesis, the existing methods of reinforcement learning were considered,  one of the existing reinforcement learning methods and its modification were implemented,  from them, computational experiments on agent training were carried out. Based on the results of the experiments, conclusions were made about the impact of the modified learning process on the speed of agent training.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Applications of reinforcement learning to an agent in a changing environment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов обучения с подкреплением для агента в изменяющейся среде
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: document.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25735/1/document.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 972,06 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Taranova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25735/2/reviewSV_Otzyv_Taranova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 815,52 kB