Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Policy Optimisation Agents Module for the AIQ Test

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61384399%3A31140%2F23%3A00059970" target="_blank" >RIV/61384399:31140/23:00059970 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://github.com/xvado00/AIQ-POA" target="_blank" >https://github.com/xvado00/AIQ-POA</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Policy Optimisation Agents Module for the AIQ Test

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Main topics of the document: Reinforcement learning; Vanilla Policy Gradient; Proximal Policy Optimisation; Evaluating intelligence of artificial systems

  • Název v anglickém jazyce

    Policy Optimisation Agents Module for the AIQ Test

  • Popis výsledku anglicky

    Main topics of the document: Reinforcement learning; Vanilla Policy Gradient; Proximal Policy Optimisation; Evaluating intelligence of artificial systems

Klasifikace

  • Druh

    R - Software

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Interní identifikační kód produktu

    AIQ-POA

  • Technické parametry

    Tento modul je určen pro test algoritmického IQ, pro který implementuje vybrané agenty optimalizující strategii: Vanilla Policy Gradient a Proximal Policy Optimisation. Software je napsán v jazyce Python s využitím knihoven PyTorch a mpi4py.

  • Ekonomické parametry

    Software usnadňuje hodnocení vlivu konfigurace agentů na jejich výkonnost.

  • IČO vlastníka výsledku

    61384399

  • Název vlastníka

    Vysoká škola ekonomická v Praze