Використання нейромереж для симуляції групових завдань у 3D-середовищах: можливості та обмеження
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано використання поведінкових нейромереж для моделювання групових завдань у 3Dсередовищах. Розглянуто підходи до навчання таких мереж, їхні можливості у симуляції взаємодії юнітів та обмеження, пов’язані з обчислювальною складністю та якістю вхідних даних.
The use of behavioral neural networks for simulating group tasks in 3D environments based on drone data is proposed. The approaches to training such networks, their capabilities in modeling unit interactions, and limitations related to computational complexity and input data quality are analyzed.
The use of behavioral neural networks for simulating group tasks in 3D environments based on drone data is proposed. The approaches to training such networks, their capabilities in modeling unit interactions, and limitations related to computational complexity and input data quality are analyzed.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8132-48-8
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Тарновський А. М., Захарченко С. М. Використання нейромереж для симуляції групових завдань у 3D-середовищах: можливості та обмеження // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/23969.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Chung, K.T., Lee, C.K.M. & Tsang, Y.P. Neural combinatorial optimization with reinforcement learning in industrial engineering: a survey. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.1007/s10462-024-11045-1.
- Khemani, B., Patil, S., Kotecha, K. et al. A review of graph neural networks: concepts, architectures, techniques, challenges, datasets, applications, and future directions. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.1186/s40537-023-00876-4.