Deep Q Learning mit Künstlichen Neuronalen Netzen für Markov-Entscheidungsspiele - Jerom Schult (2019)
Im Fokus dieser Thesis steht die Frage inwieweit Künstliche Neuronale Netze ohne Verwendung von Domänenwissen Probleme lösen können. Dazu wird eine Architektur eines Modells, basierend auf Deep Learning mit künstlichen Neuronalen Netzen, zur Lösung des Spiels CartPole aufgestellt und implementiert. Zur Verbesserung der Modellqualität wird das Lernverfahren um Double Q Learning und Memory Replay erweitert. Durch das Erreichen eines Referenzwerts wird gezeigt, dass für die gewählte Problemdomäne eine konkurrenzfähige Lösung erreicht werden konnte und das Modell selbstständig in der Lage ist eine adäquate Strategie zu entwickeln.