Geri Dön

TD-Gammon revisited: integrating invalid actions and dice factor in continuous action and observation space

TD-Gammon'a yeniden bakış: tavla'da sürekli aksiyon ve gözlem alanı içine geçersiz hamleleri ve zar faktörünü dahil etmek

  1. Tez No: 521398
  2. Yazar: ENGİN DENİZ USTA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FERDANUR ALPASLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

TD-Gammon'un 1991'deki başarısından sonra, oyun oynyabilen etmenlere olan ilgi bir hayli artmış durumda. Derin Öğrenme ve eski oyunların emülatörlerindeki gelişmelerden sonra, Atari oyunları için insan seviyesinde oynayabilen etmenler ortaya çıktı, ve Derin Takviyeli Öğrenme kendi başarısını kanıtladı. Ancak, Derin Takviyeli Öğrenme'nin atası olan TD-Gammon, ve ounu Tavla, arka planda kaldı. Bunun sebepleri ise, Tavla'nın aksiyonlarının diğer Atari oyunlarına göre çok daha kompleks olması (genelde çoğu Atari oyununda 2 veya 4 farklı aksiyon alınabilir), aksiyon alanında çok fazla geçersiz aksiyon olması, ve zar faktörünün getirdiği rastgelelik olarak görülüyor. Son sebep olarak ise, Tavla'da uzun süre önce profesyonel seviyede oynayabilen etmenlerin varlığı olduğunu söyleyebiliriz. Bu tezde, son çıkan Derin Takviyeli Öğrenme yöntemleri, onların atası olan oyuna, Tavla'ya karşı test edilecektir. Bu sırada ek olarak, etmenlerimiz zar faktörünü de hesaba katarak geçerli hamleleri bulmaya çalışacaktır.

Özet (Çeviri)

After TD-Gammon's success in 1991, the interest in game-playing agents has risen significantly. With the developments in Deep Learning and emulations for older games have been created, human-level control for Atari games has been achieved and Deep Reinforcement Learning has proven itself to be a success. However, the ancestor of DRL, TD-Gammon, and its game Backgammon got out of sight, because of the fact that Backgammon's actions are much more complex than other games (most of the Atari games has 2 or 4 different actions), the huge action space has much invalid actions, and there is a dice factor which involves stochasticity. Last but not least, the professional level in Backgammon has been achieved a long time ago. In this thesis, the latest methods in DRL will be tested against its ancestor game, Backgammon, while trying to teach how to select valid moves and considering the dice factor.

Benzer Tezler

  1. Trona mineralinden sodyum hidroksit üretimi (proses tasarımı ve ekonomik analiz)

    Computer aided design and cost estimation model of commercial caustic soda production process from trona mineral

    CİHAN YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. HASANCAN OKUTAN

  2. Şeyh Galib Divanı

    Başlık çevirisi yok

    M. MUHSİN KALKIŞIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Türk Dili ve Edebiyatıİstanbul Üniversitesi

    PROF.DR. KEMAL YAVUZ

  3. Bazı Td-tipi konak-konuk bileşiklerin infrared spektroskopisi ile incelenmesi

    Study of some Td-type clathrates by using infrared spectroscopy

    HATİCE DEMET ÖRNEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZİYA KANTARCI

  4. Td-tipi Mn(NH3)2 M(CN)4. 2An (M=Zn,Cd veya Hg) konak-konuk bileşiklerin kırmızı-altı spektroskopisi ile incelenmesi

    Study of Td-type Mn(NH3)2 M(CN)4. 2An (M=Zn, Cd or Hg)clathrates by using infrared spectroscopy

    YASEMİN KUTUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Fizik ve Fizik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. MEHMET ÇİVİ