Deep reinforcement learning
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Jugadores automáticos basados en Deep Reinforcement Learning
... of Deep Reinforcement Learning in order to synthesize its main concepts and put them into practice, both in a simple problem designed by ourselves in which an agent must travel a rectangular map in ...
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Coordinación entre brazo robótico y cámara usando deep reinforcement learning
... denominado Deep Reinforcement Learning (una combinación de aprendizaje por refuerzo y Deep ...denominada Deep Q- learning ha sido ampliamente utilizado para aprender políticas ...
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Modelos de aprendizaje profundo por refuerzo (deep reinforcement learning) para el movimiento autónomo de vehículos aéreos no tripulados
... Para el desarrollo del algoritmo, se parte de un ejemplo proporcionado en el tutorial de Airsim. Este algoritmo se basa en el estudio Human-level control through deep reinforcement learning" ...
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Analysis and implementation of multiagent deep reinforcement learning algorithms for natural disaster monitoring with swarms of drones
... Reinforcement Learning (RL) is learning what to do—how to map situations to actions— so as to maximize a numerical reward signal [11]. RL algorithms offer ways to obtain optimal policies π for ...
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Knowledge transfer in deep reinforcement learning
... o Deep Learning (DL), que consiste en una técnica de machine learning for- mada por una serie de algoritmos basados en redes neuronales artificiales que iden- tifican distintos patrones, formas, ...
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Técnicas de Deep Learning para el reconocimiento de movimientos corporales
... There are different ways of performing HAR, but the most effective way is to use deep- learning algorithms. There are two main types of neura l networks that can perform this function: CNN (Convolutional ...
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Deep Learning para la percepción y clasificación de sentimientos en imágenes
... EmotionROI: En este primer caso se alcanz´ o la m´ axima precisi´ on de 54 % en el experi- mento n´ umero 1, con un batch size de 32, learning rate de 0,001 y 20 epochs. Todos los experimentos han dado un ...
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TítuloVascular damage detection through deep learning
... Given the limited size of the dataset, k-fold cross-validation is used in the experiments in order to assess the capability of the proposed architecture to extrapolate to unseen sequences. The process consists in ...
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Herramientas deep learning para predictive analytics. Una aplicación
... 97 Para este estudio se considera la Regla de la Pirámide Geométrica que se aplica desde la primera capa oculta de tamaño 10 y la recomendación de la literatura de tener una sola capa[r] ...
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Diseño de comportamientos robóticos mediante Deep Learning
... Para el desarrollo de este proyecto se han utilizado dos métodos de diseño distintos para el diseño del comportamiento de enjambre, para el método de diseño basado en el comportamiento s[r] ...
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Recomendación de música basada en contenido con deep learning
... Abstract: Music is part of our lives. Nowadays we consume more digital content, we want everything instantly and according to our tastes. Given the gigantic existing musical catalog, it is essential having an automatic ...
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Clasificación de cálculos renales con técnicas de Deep Learning
... Actualmente el grupo de Valtec tiene 6 cámaras de este tipo y todas ellas como hemos podido analizar durante el desarrollo del proyecto toma las imágenes de forma distinta, po[r] ...
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Aplicaciones de Deep-Learning a la predicción de radiación solar
... Machine Learning that try to predict irradiance in a specific location or several, simultaneously, in a certain area where sensors have been ...Machine Learning models have been created to forecast ...
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Sistema de clasificación de historias clínicas con deep learning
... machine learning, pero menos estudios se han lleva- do a cabo con modelos basados en deep learning y sobre el dataset MIMIC-III, debido a ser relativamente ...en deep learning se ...
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Deep Learning para sistemas de recomendación basado en contenido
... del Deep Learning en sistemas de recomendación basados en contenido, se han propuesto varias aproximaciones donde hemos estudiado distintas maneras de procesar el lenguaje natural, como es la sinopsis y ...
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Clasificador de modelos de movilidad mediante Deep Learning
... Para trabajar con herramientas de Machine Learning, es necesario contar con datos anotados. Existen bases de datos públicas, aunque las que se encuentran gratuitas están relacionadas con temas ambientales, ...
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Research on reinforcement learning methods: a practical study
... Finally, to test the results obtained a human vs. machine game engine was developed using as reference the code provided by the Mathworks user Husam Bilal (2012). This code uses Matlab’s GUI to provide the human player ...
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Learning robotic manipulation tasks using relational reinforcement learning and human demonstrations
... of learning in relational domains, where the same type of objects has to be learned only once, with teacher demonstrations, thereby signi- ficantly reducing the number of exploration actions required, which is the ...
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Estudio de las aplicaciones de Machine Learning y Deep Learning en el ámbito de la logística y la fabricación
... Este trabajo surge debido al gran auge que está teniendo la cuarta revolución industrial, que está generando el desarrollo de la inteligencia artificial y, más en c[r] ...
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A temporal difference method for multi-objective reinforcement learning
... Multi-objective Reinforcement Learning, MPQ-learning does not require additional param- eters or preference information, and can be applied to non-convex Pareto ...Keywords: Reinforcement ...
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