A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments (2018)
- Authors:
- Autor USP: RESENDE, NILO FREITAS DE - EESC
- Unidade: EESC
- Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Ambientes de simulação; Aprendizado por imitaçao; Aprendizado por reforço; Aprendizado profundo; Deep learning; Imitation learning; Reinforcement learning; Simulation environments
- Language: Português
- Abstract: Aprendizado por Reforço (AR) e Aprendizado por Imitação (AI), no contexto de Aprendizado Profundo (AP), são abordagens poderosas para a construção de agentes inteligentes. Na AR, um agente usa sinais fornecidos por um ambiente para aprender um comportamento ótimo em uma tarefa, e na AI, um agente aprende a imitar um comportamento demonstrado em uma tarefa. Atualmente, existem muitos sistemas disponíveis para realizar experimentos de aprendizado, que fornecem ambientes para o desenvolvimento de agentes inteligentes e execução de experimentos. Este trabalho visa desenvolver um software de código aberto escalável e um único framework para conduzir experimentos de RL e IL, usando DL, em vários ambientes de simulação integrados, para analisar e comparar algoritmos com relação a seus métodos e desempenho em diferentes tarefas. Com a abordagem desenvolvida, vários experimentos foram conduzidos com o framework proposto, e uma análise e discussão dos resultados foram feitas. Esta monografia expõe, a partir do software e framework desenvolvido, a situação dos sistemas de simulação disponíveis para pesquisa na área, as vantagens de unificar a maneira de implementar, testar e analisar esses tipos de algoritmos, uma consideração sobre as métricas utilizadas para comparar desempenho, e algumas direções para solucionar problemas encontrados em algoritmos atuais
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
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ABNT
RESENDE, Nilo Freitas de. A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf. Acesso em: 07 nov. 2025. -
APA
Resende, N. F. de. (2018). A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf -
NLM
Resende NF de. A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments [Internet]. 2018 ;[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf -
Vancouver
Resende NF de. A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments [Internet]. 2018 ;[citado 2025 nov. 07 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf
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