Geri Dön

An Investigation of Evolving Deep Time Variant Network Controllers on Complex Fitness Landscapes

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 726862
  2. Yazar: KAAN AKINCI
  3. Danışmanlar: PROF. ANDY PHİLİPPİDES
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: University of Sussex
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Time variant artificial neural networks are commonly used in reinforcement learning problems such as creating controllers for specific tasks. Genetic algorithms are one of the methods that are used in time variant artificial neural networks. Recurrent neural networks (RNN) are one of the networks that has been used together with genetic algorithms to produce controllers. However, long-time short-time memory (LSTM) networks are not commonly used in a similar way. Since, LSTM networks are more capable in terms of memory, they are particularly interesting to evolve using genetic algorithms. This paper aims to evolve a LSTM network together with different variations of fitness functions and genetic algorithm approaches, in order to evolve a controller for a reinforcement learning task, which is landing a space craft to a certain place. After this task was assessed, I compared the behaviour and evolutionary process of LSTM with the behaviour of RNN which both were evolved with same fitness functions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    933956

    Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction

    Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları

    ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  2. Tez No

    790913

    The impact of the pandemic on the usage of public places as social and physical environments in Jordan

    Ürdün'de pandeminin kamu alanlarının sosyal ve fiziksel ortamlar olarak kullanılmasına etkisi

    QUSAI ALKHAWALDEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mimarlıkİstanbul Okan Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. GÜLİZ MUĞAN

  3. Tez No

    917403

    Makine öğrenmesi yöntemleri ile hibrit ve kompozit ZA-27 alaşımlarının aşınma davranışlarının karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of wear behavior of hybrid and composite ZA-27 alloys using machine learning methods

    SENA NUR ADIYAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL

  4. Tez No

    964929

    Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning

    Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning

    AYŞE BETÜL BÜKEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM AKGÜN

  5. Tez No

    486598

    Computing and knitting: experiments on tailoring concrete and knitted textile for shell structures

    Hesaplama ve örme: kabuk strüktürlerde beton ve örüşmüş tekstilin biraradalığı üzerine deneyler

    SERENAY ELMAS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM

Geri Dön