Abstract-This paper tar upp utmaningen att lära sig att spela många olika videospel med lite domänspecifika kunskaper. Speciellt introducerar det en neuroevolution strategi för allmänna Atari 2600 spelspel. Fyra neuroevolutionsalgoritmer parades ihop med tre olika tillståndsrepresentationer och utvärderades på en uppsättning av 61 Atari spel. De neuroevolution agenter representerar olika punkter längs spektrumet av algoritmisk sofistikering-inklusive viktutveckling på topologiskt fast neurala nätverk (konventionell neuroevolution), kovariansmatris anpassning utvecklingsstrategi (CMA-ES), neuroevolution av förstärkning topologier (NEAT) och indirekt nätverk kodning (HyperNEAT). Status representationer inkluderar en objekt representation av spelskärmen, rå pixlar på spelskärmen, och sådd buller (en jämförande baslinje). Resultaten visar att direktkodningsmetoder fungerar bäst på kompakta tillstånds representationer medan indirekta kodningsmetoder (dvs. HyperNEAT) tillåter skalning till högre dimensions representationer (dvs. den råa spelskärmen). Tidigare metoder baserade på tidsskillnad (TD) lärande hade svårt att hantera de stora tillstånd utrymmen och gles belöning gradienter som ofta finns i Atari spel. Neuroevolution lindrar dessa problem och utvecklade strategier uppnå state-of-the-art resultat, även överträffar mänskliga höga poäng på tre matcher. Dessa resultat tyder på att neuroevolution är en lovande metod för allmänt spelande (GVGP).
Författarna till REF tillämpar neuroevolution på det allmänna Atari-spelet som spelas i ALE.
A Neuroevolution Approach to General Atari Game Playing
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}