Um currículo de aprendizado por reforço para o cenário “Run to Score with Keeper” do Google Research Football Environment

dc.contributor.advisorSampaio, Pablo Azevedo
dc.contributor.advisor-coMacário Filho, Valmir
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/4346898674852080
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8865836949700771
dc.contributor.authorSilva, Jonatan Washington Pereira da
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6846637095187550
dc.date.accessioned2023-02-14T16:25:32Z
dc.date.available2023-02-14T16:25:32Z
dc.date.issued2019-12-10
dc.degree.departamentComputação
dc.degree.graduationBacharelado em Ciência da Computação
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambuco
dc.degree.levelGraduacao
dc.degree.localRecife
dc.description.abstractO aprendizado por reforço é um conjunto de técnicas que permitem a um agente interagir com um determinado ambiente. Os agentes observam o estado do ambiente e executam uma ação, a ação é avaliada por meio de uma recompensa obtida. O agente tem como objetivo maximizar esta recompensa. Diversas questões como: locomoção em três dimensões e jogos eletrônicos foram abordados pelo aprendizado por reforço (KURACH et al., 2019). O treinamento de agentes para um jogo de futebol normalmente possui recompensas esparsas, o que retarda o aprendizado (MATIISEN et al., 2019). Uma técnica que pode contornar este obstaculo é o aprendizado por currículo proposto em (BENGIO et al., 2009). O aprendizado por currículo é uma técnica que aborda sub-tarefas mais simples da tarefa principal e aumenta gradativamente o nível de dificuldade ao longo do tempo. Neste trabalho apresentamos dois currículos, identificados como: 5-15-30-50 e 3-10-20-67, para o cenário Run to Score with Keeper da Football Academy. Mostramos que os currículos, em média, obtiveram melhores resultados se comparados ao treinamento apenas no cenário principal, sem currículo. O currículo 3-10-20-67 obteve um melhor resultado mesmo considerando o desvio padrão.
dc.description.abstractxReinforcement learning is a group of techniques that allow an agent to interact with a particular environment. Agents observe the state of the environment and perform an action, the action is evaluated through a reward obtained. The agent objective is to maximize this reward. Various issues such as three-dimensional locomotion and electronic games have been addressed by reinforcement learning (KURACH et al., 2019). The Trainament of agents for a soccer game usually has sparse rewards, what slows learning (MATIISEN et al., 2019). One technique that can solve this obstacle is the curriculum learning proposed in (BENGIO et al., 2009). This technique use simplest tasks of the main task and the increase difficult level with the time. In This work we present two curriculum, identified as 5-15-30-50 e 3-10-20-67, for the scenario Run To Score With Keeper of Football Academy. We have shown that curriculums on average achieved better results compared to training only in the main scenario, without curriculum. Curriculum 3-10-20-67 achieved a better result even considering the pattern deviation.
dc.format.extent49 f.
dc.identifier.citationSILVA, Jonatan Washington Pereira da. Um currículo de aprendizado por reforço para o cenário “Run to Score with Keeper” do Google Research Football Environment. 2019. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019.
dc.identifier.darkflstrmvhttps://n2t.net/ark:/57462/001300000kcpt
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3954
dc.language.isopor
dc.publisher.countryBrasil
dc.rightsopenAccess
dc.rights.licenseAtribuição-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-ND 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.pt
dc.subjectMarkov, Processos de
dc.subjectRedes neurais (Computação)
dc.subjectAlgoritmos computacionais
dc.titleUm currículo de aprendizado por reforço para o cenário “Run to Score with Keeper” do Google Research Football Environment
dc.typebachelorThesis

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