Stimulētās mašīnmācīšanās satvars aģentiem ar atmiņu - Draguns, Andis (Latvijas Universitāte, 2019)
Darbā tiek aprakstīts satvars stimulētās mašīnmācīšanās algoritmu izveidei un trenēšanai. Darba ietvaros izstrādātajā satvarā iekļauti rīki, kuri paredzēti stimulētās mašīnmācīšanās aģentu atmiņas testēšanai. Izveidotas jauna tipa vides atmiņas izmantošanas spējas testēšanai un radīti stimulētās mašīnmācīšanās algoritmi ar spēju izmantot atmiņu. Satvars paredzēts lietošanai pētniecībā stimulētās mašīnmācīšanās algoritmu izstrādei un testēšanai.

This work describes a framework for the development and testing of reinforcement learning algorithms. The framework developed in this work includes tools for testing the memory of reinforcement learning agents. New environments for testing the agent’s capacity to use memory and new reinforcement learning algorithms with memory were developed. The intended purpose of this framework is to assist in research and to help in the development and testing of reinforcement learning algorithms.
Reinforcement learning framework for agents with memory
Keywords: Datorzinātne; stimulētā mašīnmācīšanās; satvars; atmiņa; Python; TensorFlow