Motiverade av visionsbaserade förstärkande inlärningsproblem (RL), särskilt Atari spel från den senaste referensen Aracade Learning Environment (ALE), anser vi problem med spatio-temporala förutsägelser där framtida (bild-)ramar är beroende av kontrollvariabler eller åtgärder samt tidigare ramar. Även om de inte består av naturliga scener, ramar i Atari spel är högdimensionella i storlek, kan innebära tiotals objekt med ett eller flera objekt som kontrolleras av åtgärder direkt och många andra objekt påverkas indirekt, kan innebära inträde och avgång av objekt, och kan innebära djup partiell observerbarhet. Vi föreslår och utvärderar två djupa neurala nätverk arkitekturer som består av kodning, åtgärdsvillkor omvandling, och avkodning lager baserade på konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk. Experimentella resultat visar att de föreslagna arkitekturerna kan generera visuell-realistiska ramar som också är användbara för kontroll över cirka 100-stegs action-villkorliga framtider i vissa spel. Såvitt vi vet är denna uppsats den första att göra och utvärdera långsiktiga förutsägelser på högdimensionell video betingad av styringångar. ArXiv:1507.08750v1 [cs. Försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet netto (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag) – Bästa skattning och försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet (efter återförsäkring/specialföretag)
I REF föreslogs en åtgärd-villkorlig kodare-dekoder nätverk för att förutsäga framtida ramar i Atari spel.
Action-Conditional Video Prediction using Deep Networks in Atari Games
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}