Intelligenta agenter måste kunna göra förutsägelser om sin omgivning. I detta arbete presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att lära sig en framåt simuleringsmodell via enkel sökning över pixelinmatning. Vi använder oss av ett videospel, Super Mario Bros., som ett första test av vår strategi eftersom det representerar ett fysiksystem som är betydligt mindre komplex än verkligheten. Vi demonstrerar den betydande förbättringen av vår strategi för att förutsäga framtida stater jämfört med en baslinje CNN och tillämpa den lärda modellen för att träna en spelagent. Således utvärderar vi algoritmen i termer av noggrannheten och värdet av dess output modell.
Tidigare arbete REF använde en feed-forward convolutional neural network (CNN) för att lära sig en framåt simulering modell av ett videospel.
Game engine learning from video
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}