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Redes Neurais Profundas para Aprendizado por Reforço, testado em jogos de Atari
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Silva, Guilherme De Lazari Da Costa E. Junior, Eduardo Alves Do Valle Oliveira, Ramon Guerra De |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Redes neurais convolucionais trouxeram um pulo de performance para a tarefa de reconhecimento de objetos. Esse ganho se deve tanto a inovações no funcionamento dessas redes, quanto ao aumento exponencial do poder de computação disponível. Aproveitando-se desses dois aspectos, técnicas de aprendizado por reforço estão sendo exploradas com o uso de redes convolucionais em suas arquiteturas. Mais especificamente tem-se usado essas redes para jogos de Atari, utilizando como entrada apenas a imagem da tela. Este trabalho tem como objetivo reproduzir o resultado desses estudos e entender quais avanços permitiram o melhor desempenho nessas tarefas de aprendizado por reforço. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.19146/pibic-2017-78366 |
| Alternate Webpage(s) | https://proceedings.science/proceedings/95/_papers/78366/download/abstract_file3 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.19146/pibic-2017-78366 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |