<commit_before># Equipo 5

## Integrantes:

<NAME>  
<NAME>  

**Título del proyecto**: Deep reinforcement learning utilizando librerias cuDNN aplicado al juego Pong de ATARI<commit_msg>Some information on the final project.<commit_after>s
# Equipo 5

## Integrantes:

<NAME>  
<NAME>  

**Título del proyecto**: Deep reinforcement learning utilizando librerias cuDNN aplicado al juego Pong de ATARI

En el aprendizaje por refuerzo clásico se aproxima una función del producto cartesiano del espacio de estados y el espacio de acciones. El primer intento de aproximar dicha función usando una red neuronal se debe a <NAME>, quien creó un programa capáz de aprender a jugar Backgammon a partir de nulo conocimiento. Jugando contra si mismo, el programa era capaz de generar estrategias y evaluar su eficacia hasta poder vencer a humanos expertos. Usando una idea similar, el artículo cuyas ideas intentaremos replicar en este proyecto plantea la creación de un agente que pueda aprender a jugar videojuegos a partir de la secuencia de matrices de pixeles que constituyen el juego. Para lograr esto, se propone el uso de una red neuronal con dos capas de convolución y una capa completamente conectada. La entrada de la red sería la matriz de pixeles y la salida es un elemento del espacio de acciones que el agente puede tomar.

Para implementar la arquitectura de la red neuronas usaremos [cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn), este *framework* proporciona herramientas que comunmente se usan en las redes neuronales. Adicionalmente se explorarán otras opciones para acelerar el entrenamiento de la red neuronal encontradas en la literatura, sin embargo, la implementación de las mismas está fuera del alcance del proyecto. En cuanto a nuestra implementación nos enfocaremos en el juego conocido como Breakout.



[Temporal Difference Learning and TD-Gammon](http://courses.cs.washington.edu/courses/cse590hk/01sp/Readings/tesauro95cacm.pdf)
[Playing Atari with Deep Reinforcement Learning](https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf)
[Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning](https://arxiv.org/pdf/1507.04296.pdf)
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