Generative query networks for world models in 2D and 3D environments
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/336068
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2020-01-21
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this thesis, the application of World Models [8] in 2D and
3D environments is explored. Particularly in the CarRacing-v0
environment [3, 16] and the DeepMind Lab [1] environment.
It is shown that the Variational Autoencoder [12] used in the
World Models architecture has some drawbacks and a Generative
Query Network (GQN) [4] is a viable alternative for the vision
component and allows an agent trained with those models to
achieve higher scores in both environments. The ability of a
GQN to compute a structural representation, which is invariant
to changes in rotation and small changes in position, is demonstrated.
Additionally, it is shown that a fast parallel training of agents
can significantly reduce the training time necessary to train a
full World Model
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
142651.pdf | 4,016Mb | Visualitza/Obre |