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
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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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