Framsteg i djup förstärkning inlärning har gjort det möjligt autonoma agenter att prestera bra på Atari spel, ofta outperforming människor, med bara rå pixlar för att fatta sina beslut. De flesta av dessa spel äger dock rum i 2D-miljöer som är fullt observerbara för agenten. I detta papper presenterar vi den första arkitekturen för att ta itu med 3D-miljöer i första person shooter spel, som innebär delvis observerbara tillstånd. Vanligtvis använder djupt förstärkande inlärningsmetoder endast visuell input för träning. Vi presenterar en metod för att öka dessa modeller för att utnyttja spelfunktionsinformation såsom närvaron av fiender eller objekt, under utbildningsfasen. Vår modell är tränad att samtidigt lära sig dessa funktioner tillsammans med minimering av ett Q-lärande mål, vilket visar sig dramatiskt förbättra träningshastigheten och prestandan hos vår agent. Vår arkitektur är också modulariserad så att olika modeller kan tränas självständigt för olika faser av spelet. Vi visar att den föreslagna arkitekturen avsevärt överträffar inbyggda AI-agenter i spelet samt människor i dödsmatch scenarier.
REF visade att det är fördelaktigt att förutsäga emulatorns interna egenskaper, t.ex. närvaron av en fiende på skärmen.
Playing FPS Games with Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}