Deep Q-Learning With Features Exemplified By Pacman

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Dokumentart: Bachelor Thesis
Institut: Department Informatik
Sprache: Deutsch
Erstellungsjahr: 2017
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Maschinelles Lernen
DDC-Sachgruppe: Informatik

Kurzfassung auf Deutsch:

Diese Bachelorarbeit behandelt die Entwicklung und Optimierung eines selbständig lernenden Pacman-Agenten, da Pacman über komplexe Zustandsdaten verfügt, welche ein häuges Problem im Maschinen Lernen darstellen. Eine typische Herangehensweise ist hierbei die Bildung von Merkmalen, eine verallgemeinerte Abstraktion der gegebenen Daten. Im Verstärkenden Lernen werden diese Merkmale genutzt umeinenWert zu berechnen der aussagt wie vorteilhaft eine Situation. Dabei werden meist Verfahren wie lineare Funktions-approximation genutzt. Alternativ wird in dieser Thesis eine andere Herangehensweise vorgeschlagen, namentlich eine Kombination aus Verstärkenden Lernen und Tiefen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen. Ein neuronaler Netz-agent wird implementiert und optimiert bis diese Optimierung als genügend empfunden wird.

Kurzfassung auf Englisch:

This bachelor thesis deals with the development and the optimization of an autonomous learning Pacman-agent, since Pacman oers high-dimensional state data, which is a common problem in machine learning. A typical approach to this problem is using features, a high-level abstraction of the given data. In reinforcement learning these features are used to calculate a value describing how benecial a situation is by using prediction methods like linear function approximation. This thesis suggests a dierent approach by mixing reinforcement learning and deep learning via an articial neural network. A neural network agent is implemented then and optimized to a level deemed sucient.

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