Den senaste tidens framsteg i djupa neurala nätverk har lett till effektiv vision-baserad förstärkning inlärningsmetoder som har använts för att få mänskliga nivå styrenheter i Atari 2600 spel från pixel data. Atari 2600 spel liknar dock inte verkliga uppgifter eftersom de involverar icke-realistiska 2D-miljöer och tredje person perspektiv. Här föreslår vi en ny testbäddsplattform för att förstärka forskning från rå visuell information som använder förstapersonsperspektivet i en semirealistisk 3D-värld. Programvaran, som kallas ViZDoom, är baserad på den klassiska första person shooter videospel, Doom. Det gör det möjligt att utveckla bots som spelar spelet med hjälp av skärmbufferten. ViZDoom är lätt, snabb och mycket anpassningsbar via en bekväm mekanism för användarscenarier. I den experimentella delen testar vi miljön genom att försöka lära oss bots för två scenarier: en grundläggande flytta-och-skjut uppgift och en mer komplex labyrint-navigation problem. Med hjälp av konvolutionella djupa neurala nätverk med Q-lärande och erfarenhet replay, för båda scenarierna, kunde vi träna kompetenta bots, som uppvisar mänskliga-liknande beteenden. Resultaten bekräftar nyttan av ViZDoom som en AI forskningsplattform och innebär att visuell förstärkning lärande i 3D realistiska första person perspektiv miljöer är genomförbart.
På samma sätt utförs ett mer relaterat arbete med den föreslagna metoden i REF där agenter utbildas för två olika scenarier: ett enkelt grundläggande och ett komplext navigationslabyrint problem med hjälp av konvolutionella djupa neurala nätverk med Qlearning och erfarenhet replay.
ViZDoom: A Doom-based AI Research Platform for Visual Reinforcement Learning
{'venue': 'Proceedings of IEEE Conference of Computational Intelligence in Games 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}