HyPER: un control neuronal pel simulador TORCS
Visualitza/Obre
Autor/a
Costa Riera, Enric
Altres autors/es
Universitat Ramon Llull. La Salle
Data de publicació
2011Resum
HyPER (Hybrid backPropagated Evolutive Runner) és un sistema d’aprenentatge artificial que entrenarà un cotxe en un simulador de forma que aquest sigui capaç de córrer en un circuit de forma competitiva. Aquest s’entrenarà mitjançant una xarxa neuronal que a la primera fase d’aprenentatge utilitzarà un algoritme genètic i la segona fase, que refinarà els resultats obtinguts a la primera, utilitzarà una variació de l’algoritme de backpropagation. Per acabar, es compararà el resultat amb altres controladors que s’han desenvolupat amb diverses tècniques d’aprenentatge.
Tipus de document
Treball fi de màster
Llengua
Català
Matèries (CDU)
004 - Informàtica
62 - Enginyeria. Tecnologia
Paraules clau
Intel·ligència artificial -- TFM
Pàgines
106 p.
Col·lecció
ENG TFM MUEIG; 1925
Aquest element apareix en la col·lecció o col·leccions següent(s)
Drets
© Escola Tècnica Superior d'Enginyeria La Salle
Excepte que s'indiqui una altra cosa, la llicència de l'ítem es descriu com http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/