Show simple item record

Ikaskuntza sakona (deep learning) tekniken analisi teorikoa eta praktikoa matlab-en.

dc.contributor.advisorZulueta Guerrero, Ekaitz
dc.contributor.advisorRico Pastrana, Teodoro
dc.contributor.authorGorospe Hernáez, Erik
dc.contributor.otherE.U.I.T. INDUSTRIAL - E I.T. TOPOGRAFIA -VITORIA
dc.contributor.otherGASTEIZKO INGENIARITZAKO U.E.
dc.date.accessioned2023-11-30T16:56:09Z
dc.date.available2023-11-30T16:56:09Z
dc.date.issued2023-11-30
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/63288
dc.descriptionVII, 59 p. -- Bibliogr.: p. 42-44
dc.description.abstractIndartze ikaskuntza froga eta errore teknika bat da, sari-sistema batean oinarritua. Agenteak, arazoari irtenbide optimo bat lortzeko helburuarekin, ingurunearekin elkarreragiten du. Interakzio bakoitzean, agenteak sari bat jasotzen du, egindako ekintza zein ona izan den adierazten duena. Horrela, ikaskuntza-prozesu baten ondoren, agentea gai da arazoaren konponbide optimoa bere kabuz aurkitzeko. Teknika horren barruan algoritmo asko garatu dira, eta egoera desberdinetarako balio dute. Politikak, eragileak eta kritiko deterministak edo estokastikoak bereizi behar ditugu. Horrela, algoritmo hauetako bat aukera daiteke: PPO, DDPG, SAC, TD3… MatLab bezalako programei esker, algoritmo horiekin modu errazean lan egiteko gai gara, eta hainbat esparrutan frogatzeko ahalmena dugu, hala nola gidatze automatikoan edo probabilitate-banaketan
dc.language.isoeuses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.titleIkaskuntza sakona (deep learning) tekniken analisi teorikoa eta praktikoa matlab-en.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.date.updated2023-06-20T09:07:35Z
dc.language.rfc3066es
dc.rights.holder© 2023, el autor
dc.contributor.degreeGrado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
dc.contributor.degreeIndustria Elektronikaren eta Automatikaren Ingeniaritzako Gradua
dc.identifier.gaurregister133025-915693-09es_ES
dc.identifier.gaurassign151435-915693es_ES


Files in this item

Thumbnail
Name:
GrAL_Gorospe.pdf
Size:
1.291Mb
Format:
PDF
View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

© 2023, el autor
Except where otherwise noted, this item's license is described as © 2023, el autor