Näytä suppeat kuvailutiedot

dc.contributor.advisorMönkölä, Sanna
dc.contributor.authorKärkkäinen, Saku
dc.date.accessioned2018-05-29T07:26:09Z
dc.date.available2018-05-29T07:26:09Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://jyx.jyu.fi/handle/123456789/58191
dc.description.abstractNeuroevoluutiolla tarkoitetaan neuroverkkojen suunnittelua ja opettamista evoluutiolaskennan avulla. Tutkielmassa tutustutaan neuroevoluution kokonaisvaltaisesti, samalla kartoitetaan sen käyttökelpoisuutta vaihtoehtoisena koneoppimismenetelmänä eri sovellusalueilla. Tutkielman johtopäätöksenä esitetään neuroevoluution menestyvän tällä hetkellä erityisesti vahvistusoppimisongelmien ratkaisussa. Lisäksi, laskentatehon kasvaessa on todennäköistä, että neuroevoluutiolla on kirkas tulevaisuus syvien neuroverkkojen suunnittelussa.fi
dc.description.abstractThe process of using evolutionary algorithms for designing and teaching neural networks is called neuroevolution. The thesis provides a thorough introduction to neuroevolution, while also depicting a view on possible uses for it as an alternative method of machine learning. The thesis concludes by stating that, at the moment, the method excels especially in solving reinforcement learning problems. Furthermore, as computing power increases, the method is likely to have a bright future in designing deep neural networks.en
dc.format.extent23
dc.language.isofi
dc.subject.otherneuroevoluutio
dc.subject.otherevoluutioalgoritmit
dc.subject.otherkoneoppiminen
dc.titleNeuroevoluutio koneoppimismenetelmänä
dc.identifier.urnURN:NBN:fi:jyu-201805292863
dc.type.ontasotBachelor's thesisen
dc.type.ontasotKandidaatintyöfi
dc.contributor.tiedekuntaInformaatioteknologian tiedekuntafi
dc.contributor.tiedekuntaFaculty of Information Technologyen
dc.contributor.laitosInformaatioteknologiafi
dc.contributor.laitosInformation Technologyen
dc.contributor.yliopistoJyväskylän yliopistofi
dc.contributor.yliopistoUniversity of Jyväskyläen
dc.contributor.oppiaineTietotekniikkafi
dc.contributor.oppiaineMathematical Information Technologyen
dc.rights.copyrightJulkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.fi
dc.rights.copyrightThis publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.en
dc.contributor.oppiainekoodi602
dc.subject.ysoneuroverkot
dc.subject.ysotekoäly


Aineistoon kuuluvat tiedostot

Thumbnail

Aineisto kuuluu seuraaviin kokoelmiin

Näytä suppeat kuvailutiedot