[en] A SIMULATION STUDY OF TRANSFER LEARNING IN DEEP REINFORCEMENT LEARNING FOR ROBOTICS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: EVELYN CONCEICAO SANTOS BATISTA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] TRANSFERENCIA DE APRENDIZADO
[pt] APRENDIZADO POR REFORCO PROFUNDO
[pt] AMBIENTES COMPLEXOS
[pt] REDE NEURAL CONVOLUCIONAL
[pt] ROBO AUTONOMO
[en] TRANSFER LEARNING
[en] DEEP REINFORCEMENT LEARNING
[en] COMPLEX ENVIRONMENTS
[en] CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
[en] AUTONOMOUS ROBOT
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49051&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49051&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49051
Resumo: [pt] Esta dissertação de mestrado consiste em um estudo avançado sobre aprendizado profundo por reforço visual para robôs autônomos através de técnicas de transferência de aprendizado. Os ambientes de simulação testados neste estudo são ambientes realistas complexos onde o robô tinha como desafio aprender e transferir conhecimento em diferentes contextos para aproveitar a experiência de ambientes anteriores em ambientes futuros. Este tipo de abordagem, além de agregar conhecimento ao robô autônomo, diminui o número de épocas de treinamento do algoritmo, mesmo em ambientes complexos, justificando o uso de técnicas de transferência de aprendizado.
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