Sökresultat:
3 Uppsatser om Backpropagation - Sida 1 av 1
Skillnaden mellan belöningsbaserade och exempelbaserade artificiella neurala nätverk i en 2D-miljö
Detta arbete går ut på att testa hur två olika träningsmetoder påverkar hur ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) presterar i en 2d spelmiljö. Ett belöningsbaserat nätverk som använder genetiska algoritmer har jämförts mot ett exempelbaserat nätverk som använder Backpropagation. För att göra detta möjligt att testa så behövde fyra delsteg genomföras. Dessa är utveckling av belöningsbaserad ANN, utveckling av exempelbaserad ANN, utveckling av testmiljö och evaluering av resultat.Resultaten visar att agenten belöningsbaserat nätverk har presterat bättre i det flesta testen men även att den varit mer slumpmässig. Det finns dock undantag där den agenten med exempelbaserat nätverk har varit bättre.
Jämförelse mellan neurala nätverk baserad AI och state-of-the-art AI i racing spel
Denna rapport jämför prestandan mellan state-of-the-art AI-botar i racing spelet TORCS och en AI-bot som kör med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN-bot). ANN-boten, som implementerades som en del av arbetet, använder en feedforward arkitektur och Backpropagation för inlärning. Ett separat program som användes för att träna det neurala nätverket med träningdata som spelats in från TORCS implementerades också. Som state-of-the-art AI-botar användes AI-botar som har använts i en tävling. De fyra AI-botarna testades på åtta olika banor och data om hur lång tid varje varv tog och hur snabbt AI-botarna körde sparades och sammanställdes.
Jämförelse mellan neurala nätverk baserad AI och state-of-the-art AI i racing spel
Denna rapport jämför prestandan mellan state-of-the-art AI-botar i racing
spelet TORCS och en AI-bot
som kör med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN-bot). ANN-boten, som
implementerades som
en del av arbetet, använder en feedforward arkitektur och Backpropagation för
inlärning. Ett separat
program som användes för att träna det neurala nätverket med träningdata som
spelats in från TORCS
implementerades också. Som state-of-the-art AI-botar användes AI-botar som har
använts i en tävling.
De fyra AI-botarna testades på åtta olika banor och data om hur lång tid varje
varv tog och hur snabbt
AI-botarna körde sparades och sammanställdes. Resultaten visar att på banorna
som ANN-boten klarar
av att köra runt så är ANN-boten snabbare än en den långsamaste
state-of-the-art boten, men ANNboten
klara inte av majoriteten av banorna som den testades på.