Show simple item record

dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorCabarcas Jaramillo, Daniel
dc.contributor.authorGonzález Duque, Miguel
dc.date.accessioned2020-03-30T06:38:31Z
dc.date.available2020-03-30T06:38:31Z
dc.date.issued2019-10-03
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/77095
dc.descriptionilustraciones
dc.description.abstractUsing neural networks and supervised learning, we have created models capable of solving problems at a superhuman level. Nevertheless, this training process results in models that learn policies that average the plethora of behaviors usually found in datasets. In this thesis we present and study the Behavioral Repetoires Imitation Learning (BRIL) technique. In BRIL, the user designs a behavior space, the user then projects this behavior space into low coordinates and uses these coordinates as input to the model. Upon deployment, the user can adjust the model to express a behavior by specifying fixed coordinates for these inputs. The main research question ponders on the relationship between the Dimension Reduction algorithm and how much the trained models are able to replicate behaviors. We study three different Dimensionality Reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Isometric Feature Mapping (Isomap) and Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP); we design and embed a behavior space in the video game StarCraft 2, we train different models for each embedding and we test the ability of each model to express multiple strategies. Results show that with BRIL we are able to train models that are able to express the multiple behaviors present in the dataset. The geometric structure these methods preserve induce different separations of behaviors, and these separations are reflected in the models' conducts. (Tomado de la fuente)
dc.description.abstractUsando redes neuronales y aprendizaje supervisado, hemos creado modelos capaces de solucionar problemas a nivel súperhumano. Sin embargo, el proceso de entrenamiento de estos modelos es tal que el resultado es una política que promedia todos los diferentes comportamientos presentes en el conjunto de datos. En esta tesis presentamos y estudiamos la técnica Aprendizaje por Imitación de Repertorios de Comportamiento (BRIL), la cual permite entrenar modelos que expresan múltiples comportamientos de forma ajustable. En BRIL, el usuario diseña un espacio de comportamientos, lo proyecta a bajas dimensiones y usa las coordenadas resultantes como entradas del modelo. Para poder expresar cierto comportamiento a la hora de desplegar la red, basta con fijar estas entradas a las coordenadas del respectivo comportamiento. La pregunta principal que investigamos es la relación entre el algoritmo de reducción de dimensionalidad y la capacidad de los modelos entrenados para replicar y expresar las estrategias representadas. Estudiamos tres algoritmos diferentes de reducción de dimensionalidad: Análisis de Componentes Principales (PCA), Mapeo de Características Isométrico (Isomap) y Aproximación y Proyección de Manifolds Uniformes (UMAP); diseñamos y proyectamos un espacio de comportamientos en el videojuego StarCraft 2, entrenamos diferentes modelos para cada embebimiento y probamos la capacidad de cada modelo de expresar múltiples estrategias. Los resultados muestran que, usando BRIL, logramos entrenar modelos que pueden expresar los múltiples comportamientos presentes en el conjunto de datos. La estructura geométrica preservada por cada método de reducción induce diferentes separaciones de los comportamientos, y estas separaciones se ven reflejadas en las conductas de los modelos. (Tomado de la fuente)
dc.format.extent70 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoeng
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Ciencias Escuela de Matemáticas
dc.relation.ispartofEscuela de Matemáticas
dc.relation.haspart51 Matemáticas / Mathematics
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.titleNeural networks that express multiple strategies in the video game StarCraft 2
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/74472/
dc.publisher.programMaestría en Ciencias - Matemática
dc.audienceEspecializada
dc.description.degreelevelMaestría
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombia
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/
dc.publisher.departmentEscuela de Matemáticas
dc.publisher.editorUniversidad Nacional de Colombia
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.placeMedellín
dc.relation.referencesGonzález Duque, Miguel (2019) Neural networks that express multiple strategies in the video game StarCraft 2. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalSupervised Learning
dc.subject.proposalDimensionality Reduction
dc.subject.proposalNeural Networks
dc.subject.proposalStarCraft 2
dc.subject.proposalBehavioral Repertoires Imitation Learning
dc.title.translatedRedes neuronales que expresan múltiples estrategias en el videojuego StarCraft 2.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalThis work is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.This document has been deposited by the author (s) under the following certificate of deposit