Scriptiebank is een vrij toegankelijke online databank. Deze bevat alle artikels en full text scripties van deelnemende bachelors en masters aan de Vlaamse Scriptieprijs.

COMPUTATIONAL MODEL COMPARISON IN THE TWO-STEP DECISION-MAKING TASK

Frederik De Spiegeleer
Een veelgebruikte taak om beter te verstaan hoe mensen gebruik maken van doelgericht en gewoontegedrag werd recentelijk gesuggereerd niet optimaal te zijn om de balans tussen doelgericht en gewoontegedrag te meten. Wij wilden testen of dit het geval is en of we het gedrag in de taak beter kunnen begrijpen op een andere dimensie van gedrag. Het huidige onderzoek toont aan dat dit werkelijk het geval is en kaart aan dat toekomstig onderzoek een aantal factoren in rekening moet houden wanneer ze deze taak willen gebruiken.

Neural Tree Distillation to explain Deep Reinforcement Learning Policies

Senne Deproost
Hoe kan je binnenkijken in het digitale brein van een AI? Dit werk focust zich op Explainable Artificial Intelligence (XAI) en een techniek om het gedrag van een Deep Reinforcement Learning (DRL) agent over te brengen naar een meer interpreteerbaar model. We verbeteren een recente techniek, dat van neurale bomen in combinatie met knowledge distillation, met een adaptieve vorm die ons kleinere en beter verstaanbare modellen oplevert.

Data-efficient reinforcement learning for low-voltage grid optimization using transfer learning

Davy Didden Nadia Wiesé
Een data-efficiënte controle-eenheid is ontworpen met behulp van reinforcement learning en gebruik makend van transfer learning om zo een optimale controle te realiseren op het laagspanningsnetwerk. Als flexibiliteitsbronnen worden batterijen en zonnepanelen gebruikt.

Distillatie van diepe reinforcement learning modellen

Arne Gevaert
Neurale netwerken hebben een "black box"-karakter, wat betekent dat we moeilijk kunnen interpreteren wat ze precies hebben aangeleerd, of hoe ze "denken". In deze masterthesis omzeilen we dit probleem door de aangeleerde kennis van een neuraal netwerk over te brengen naar een alternatief model dat wel interpreteerbaar is.

QoS-EQ-Routing: QoS-aware routing using Machine Learning

Thomas Hendriks
In deze thesis wordt een algoritme voorgesteld dat het multi-hop netwerk routing probleem in draadloze ad hoc netwerken oplost. Deze oplossing zal gebaseerd zijn op machine learning. Om dit doel te bereiken wordt eerst
een literatuurstudie van vergelijkbare machine learning algoritmes en andere alternatieven ondernomen, evenals hun toepassingen in draadloze netwerken. De focus zal liggen op multi-hop routing algoritmes voor draadloze netwerken. Als resultaat van deze studie zal er een set vereisten zijn waaraan een algoritme voor multi-hop routing voor draadloze netwerken moet voldoen om verbeteringen bij te kunnen dragen aan bestaande oplossingen. Gebaseerd op deze set vereisten zal een volgende stap eruit bestaan om een machine learning algoritme te ontwerpen dat aan die vereisten voldoet, en dat algoritme in gesimuleerde omgevingen te implementeren. Het resulterende machine
learning gebaseerde multi-hop routing algoritme zal geëvalueerd worden in zijn performantie en worden vergeleken met andere bestaande oplossingen,
zowel uit het machine learning domein als uit het traditionele domein. Een laatste stap zal er vervolgens uit bestaan om het algoritme uit te breiden met mogelijkheden nodig om de kwaliteit van de service van netwerkverkeer
te kunnen garanderen.

Are Sigh conditioned responses

Ellen Palmers
Iedereen zucht wel eens. Voor de meeste mensen is dit zo een normaal deel van de ademhaling dat er niet over nagedacht wordt. We weten al dat zuchten een resetter functie heeft voor de ademhaling. Maar toch gaan mensen soms op vreemde momenten zuchten. Kan men leren zuchten?