HyPER: un control neuronal pel simulador TORCS
Ver/Abrir
Autor/a
Costa Riera, Enric
Otros/as autores/as
Universitat Ramon Llull. La Salle
Fecha de publicación
2011Resumen
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.
Tipo de documento
Trabajo fin de máster
Lengua
Català
Materias (CDU)
004 - Informática
62 - Ingeniería. Tecnología
Palabras clave
Intel·ligència artificial -- TFM
Páginas
106 p.
Colección
ENG TFM MUEIG; 1925
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
Derechos
© Escola Tècnica Superior d'Enginyeria La Salle
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/