Den snabba takten i forskningen inom Deep Enhancement Learning har drivits av förekomsten av snabba och utmanande simuleringsmiljöer. Dessa miljöer tar ofta formen av spel; med uppgifter som sträcker sig från enkla brädspel, till klassiska hemkonsolspel, till moderna strategispel. Vi föreslår ett nytt riktmärke kallat Hindertorn: en hög visuell trohet, 3D, 3:e person, procedurmässigt genererad spelmiljö. En agent i obstacle Tower måste lära sig att lösa både låg nivå kontroll och hög nivå planering problem i tandem samtidigt lära sig från pixlar och en gles belöning signal 1. Till skillnad från andra liknande riktmärken som ALE, är utvärderingen av agentens prestanda i obstacle Tower baserad på en agents förmåga att prestera bra på osedda tillfällen i miljön. I detta dokument beskriver vi miljön och ger en uppsättning initiala utgångsresultat som produceras av nuvarande toppmoderna Deep RL-metoder samt mänskliga aktörer. I samtliga fall dessa algoritmer misslyckas med att producera agenter som kan utföra någonstans nära mänsklig nivå på en uppsättning utvärderingar utformade för att testa både memorering och generalisering förmåga. Som sådan tror vi att Hindertornet har potential att fungera som ett användbart Deep RL-riktmärke nu och in i framtiden.
Hindren Tower miljön REF försöker mäta generalisering i vision, kontroll och planering med hjälp av en 3D, 3: e person, förfarandemässigt genererad miljö.
Obstacle Tower: A Generalization Challenge in Vision, Control, and Planning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}