Zpřístupnění domén klasického plánování pro učení neuronových sítí
Making Classical Planning Domains Available for Deep Neural Network Training
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Radovan Tomala
Supervisor
Urbanovská Michaela
Opponent
Hubáček Ondřej
Field of study
Základy umělé inteligence a počítačových vědStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato práce rozvíjí téma nahrazování standardních přechodových a heuristických funkcí v klasickém plánování hlubokými neuronovými sítěmi. Byly naimplementovány tři nové domény: Peg solitaire, Painting robots a Multiagentní painting robots. Implementace pozestávala z návrhu grafické reprezentace domén a implementace řešičů a generátorů dat pro učení hlubokých neuronových sítí. Na vygenerovaných datech byly natrénovány přechodová a heuristická neuronová síť, kterými byly nahrazeny standardní přechodové a heuristické funkce v řešičech. Byly provedeny experimenty na porovnání výkonu standardních a neurálních řešičů. Výsledky ukázaly, že doména Peg solitaire je příliš komplexní a současné architektury sítí ji neumí vyřešit. V případě Painting robots a Multiagentních Painting robots jsou délky řešení a počet expandovaných stavů porovnatelné se standardními funkcemi. This thesis further expands the topic of replacing standard transition and heuristic functions in classical planning algorithms by deep neural networks. Three new domains were implemented: Peg solitaire, Painting robots and Multiagent painting robots. The implementation consisted of proposing a graphical domain representation and implementing solvers and data generators for deep neural network learning. Transition and heuristic neural networks were trained on the generated data and then used to replace the standard transition and heuristic functions in the solvers. Experiments were conducted to compare the performance of the standard and neural network solvers. The results show that the peg solitaire domain is too complex for current network architectures to solve. In the case of single and multiagent painting robots, the performance in terms of length of the solution and average number of expanded states is comparable between neural networks and standard baseline functions.
Collections
- Bakalářské práce - 13133 [787]