Ett användningsområde för maskininlärning och neurala nätverk är att förutspå data. Exempel på några fält som gynnas av denna teknologi är sjukvård, dataspel, och nätverksprogrammering. Detta arbete utforskar hur noggrant och tidseffektivt en specifik typ av neuralt nätverk kan förutspå en spelares framtida handlingar. Det neurala nätverket ska förutspå en framtida handling genom att ta en historik av data på spelarens inmatningar och spelets tillstånd vid olika tidpunkter. Det använda neurala nätverket kallas för ett Elmannätverk. Ett sekundärt neuralt nätverk vid namn Feed Forward Network används som jämförelsepunkt vid utvärderingen av Elmannätverket. Datainspelningen genomfördes på en avskalad förstapersonsskjutare där data användes för att både träna och utvärdera de neurala nätverken. Resultaten visar hur Elmannätverket presterade sämre än Feed Forward Nätverket. Rapporten tar upp olika möjliga orsaker till detta. Ett möjligt skäl kan vara att en historik av data inte är relevant för förutsägningen. Detta kan utvärderas vidare i framtida arbete.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:his-21449 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Tornell, Christoffer, Jakobsson, Kristoffer |
| Publisher | Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds