Modelo mínimo para integração de caminho usando aprendizagem por reforço na caminhada aleatória

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Modelo mínimo para integração de caminho usando aprendizagem por reforço na caminhada aleatória

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Schappo, Maurício Girardi
dc.contributor.author Haas, Matheus
dc.date.accessioned 2025-09-09T11:48:15Z
dc.date.available 2025-09-09T11:48:15Z
dc.date.issued 2025-09-08
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/268285
dc.description.abstract O vídeo apresenta um projeto de iniciação científica que propõe um modelo matemático mínimo para a integração de caminho através de aprendizagem por reforço. O trabalho é uma continuação de um estudo anterior sobre caminhada aleatória e busca simular o comportamento de camundongos que, segundo pesquisa citada, usam um mapa cognitivo para navegar. O modelo se baseia em uma caminhada aleatória supervisionada em uma grade (lattice). Inicialmente, o caminhante se move aleatoriamente, mas ao atingir um alvo, a probabilidade dos seus 'w' últimos passos é reforçada. Essa atualização cria uma espécie de "memória", fazendo com que o caminhante se torne mais eficiente em encontrar o alvo ao longo de múltiplas tentativas. Os resultados mostram que o modelo, com parâmetros ajustáveis, consegue replicar o comportamento experimental observado, passando de uma trajetória aleatória para uma trajetória mais direta. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.subject Integração de caminho pt_BR
dc.subject Caminhada aleatória pt_BR
dc.subject Aprendizagem por reforço pt_BR
dc.title Modelo mínimo para integração de caminho usando aprendizagem por reforço na caminhada aleatória pt_BR
dc.type video pt_BR


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