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Título: UM ESTUDO DE TRANSFER LEARNING EM DEEP REINFORCEMENT LEARNING EM AMBIENTES ROBÓTICOS SIMULADOS
Autor: EVELYN CONCEICAO SANTOS BATISTA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  WOUTER CAARLS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 49051
Catalogação:  05/08/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49051@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49051@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49051

Resumo:
Esta dissertação de mestrado consiste em um estudo avançado sobre aprendizado profundo por reforço visual para robôs autônomos através de técnicas de transferência de aprendizado. Os ambientes de simulação testados neste estudo são ambientes realistas complexos onde o robô tinha como desafio aprender e transferir conhecimento em diferentes contextos para aproveitar a experiência de ambientes anteriores em ambientes futuros. Este tipo de abordagem, além de agregar conhecimento ao robô autônomo, diminui o número de épocas de treinamento do algoritmo, mesmo em ambientes complexos, justificando o uso de técnicas de transferência de aprendizado.

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