Deep Q-Learning With Features Exemplified By Pacman - Roland Meo (2018)
Diese Bachelorarbeit behandelt die Entwicklung und Optimierung eines selbständig lernenden Pacman-Agenten, da Pacman über komplexe Zustandsdaten verfügt, welche ein häu ges Problem im Maschinen Lernen darstellen. Eine typische Herangehensweise ist hierbei die Bildung von Merkmalen, eine verallgemeinerte Abstraktion der gegebenen Daten. Im Verstärkenden Lernen werden diese Merkmale genutzt umeinenWert zu berechnen der aussagt wie vorteilhaft eine Situation. Dabei werden meist Verfahren wie lineare Funktions-approximation genutzt. Alternativ wird in dieser Thesis eine andere Herangehensweise vorgeschlagen, namentlich eine Kombination aus Verstärkenden Lernen und Tiefen Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen. Ein neuronaler Netz-agent wird implementiert und optimiert bis diese Optimierung als genügend empfunden wird.