| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Pārmeklēšanā un mākslīgajos neironu tīklos sakņotu risinājumu integrācija divpersonu spēļu ar pilnu informāciju realizācijai |
| Nosaukums angļu valodā |
Integration of Search and Deep Neural Network Based Approaches for Two Player Game with Full Information |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Egons Lavendelis |
| Recenzents |
J.Dāboliņš, LDI pētnieks |
| Anotācija |
Bakalaura darba tips:
2. tips: Aktuālo jomas problēmu risinājumi
Vēsturiski divpersonu spēļu datorrealizācijās ir dominējušas pārmeklēšanas
algoritmos balstītas tehnikas, bet pēdējos gados tos sāka aizvietot neironu tīklos balstīti
risinājumi, sakarā ar dziļās mašīnmācīšanās strauju attīstīšanu. Apvienojot šīs divas
tehnikas, var panākt labākus rezultātus: uzlabot ātrdarbību un lēmumu pieņemšanas
kvalitāti.
Darbā tika izpētīta iespēja savienot spēles koka pārmeklēšanas algoritmus un
neironu tīklus vienotā mākslīga intelekta risinājumā. Darba teorētiskajā daļā tika izpētīti
dziļās mašīnmācīšanās, neironu tīklu un spēles koka pārmeklēšanas algoritmu tēmas, kā arī
iespēja iepriekš mīnētās koncepcijas pielietot Gomoku spēles kontekstā.
Darba praktiskajā daļā tika implementēts viens no spēles koka pārmeklēšanas
algoritmiem, un, izmantojot mūsdienīgus dziļās mašīnmācīšanās ietvarus, tika izveidots un
apmācīts neironu tīkls, kurš pēc tam tika integrēts pārmeklēšanas algoritmā.
Darba pamattekstā ir 44 lappuses, 30 attēli, 7 tabulas, 28 nosaukumu informācijas
avoti un 3 pielikumi. |
| Atslēgas vārdi |
MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, SPĒLES KOKA PĀRMEKLĒŠANA, GOMOKU |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
MACHINE LEARNING, GAME TREE SEARCH, GOMOKU |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2021 22:38:04 |
