Entwicklung und Analyse von Auto-Encodern für intelligente Agenten zum Erlernen von Atari-Spielen: Unterschied zwischen den Versionen
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Die großen Datenmengen in Form roher Pixel-Daten erschweren jedoch das Training. Auto-Encoder können die diese Pixel-Daten der Spielframes soweit komprimieren, dass sie für solche Netze verfügbar werden. | |||
Auto-Encoder können die Spielframes soweit komprimieren, dass sie für solche Netze verfügbar werden. | Das Ziel dieser Arbeit ist es eine Auto-Encoder-Architektur zu finden, welche Atari-Frames soweit komprimiert, sodass | ||
Das Ziel dieser Arbeit | |||
eine möglichst verlustfreie Rekonstruktion möglich ist. | eine möglichst verlustfreie Rekonstruktion möglich ist. | ||
Atari-Spiele können so für tiefe neuronale Netzwerke zugänglich gemacht werden. | Atari-Spiele können so für tiefe neuronale Netzwerke zugänglich gemacht werden. |
Version vom 21. August 2020, 10:48 Uhr
Vortragende(r) | Annika Kies | |
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Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
Betreuer(in) | Daniel Zimmermann | |
Termin | Fr 4. September 2020 | |
Vortragsmodus | ||
Kurzfassung | Ein neuartiger Ansatz zum Erlernen von Computerspielen ist die Verwendung von neuronalen Netzen mit Gedächtnis (speziell CTRNNs).
Die großen Datenmengen in Form roher Pixel-Daten erschweren jedoch das Training. Auto-Encoder können die diese Pixel-Daten der Spielframes soweit komprimieren, dass sie für solche Netze verfügbar werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es eine Auto-Encoder-Architektur zu finden, welche Atari-Frames soweit komprimiert, sodass eine möglichst verlustfreie Rekonstruktion möglich ist. Atari-Spiele können so für tiefe neuronale Netzwerke zugänglich gemacht werden. Dafür wurden zwei unterschiedliche Atari-Spiele ausgewählt, große Datensätze mit geeigneten Spielframes generiert und verschiedene Auto Encoder Architekturen evaluiert. Im Rahmen dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass eine ausreichende Kompression mit akzeptierbaren Qualitätsverlust möglich ist. |