Applying Q learning algorithm to the game of Tetris
Documento de proyecto de grado. Desarrollo de un programa capaz de resolver un Juego de Tetris utilizando teorias relacionadas con el aprendizaje por refuerzo.
- Autores:
-
Olave Tobasia, Joshua Manolo Huaraz
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/64372
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/64372
- Palabra clave:
- Reinforcement Learning
Machine learning
Tensorflow
Q learning
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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En el proyecto se describe el desarrollo de un programa con la capacidad de resolver un juego de Tetris utilizando herramientas del aprendizaje por refuerzo.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado26 páginasapplication/pdfengUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónApplying Q learning algorithm to the game of TetrisApplying Q learning algorithm to the game of TetrisTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPReinforcement LearningMachine learningTensorflowQ learningIngenieríaandreanlay, "tetris-ai-deep-reinforcement-learning." https://github.com/ andreanlay/tetris-ai-deep-reinforcement-learning, 2020Y. Lee, "tetrisai." https://github.com/LeeYiyuan/tetrisai, 2017.Daphne Koller and Andrew Ng, "Coursera."G. Brockman, V. Cheung, L. Pettersson, J. 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