Şu anda bir ANN bir video oyunu almak için çalışıyorum ve harika toplumdan yardım almayı umuyordum.

Diablo 2'de yaşadım. Oyun böylece oyuncu kamera merkezli kime tek bir avatar kontrol izometrik bakış açısı ile gerçek-zamanlı olarak ve.

Somut bir şeyler yapmak, görev tecrübesi noktası canavarları öldürerek elde edilir nerede 0, sağlık damla olmadan karakter x deneyim puanı elde etmektir. İşte oyun bir örnek:

Şimdi, beri istiyorum net faaliyet tabanlı sadece bilgi alır, piksel, ekran üzerinde olmalı öğrenecek çok zengin bir temsili oynamak için verimli bir şekilde, bunun için muhtemelen ihtiyaç bilmek (örtülü olarak en az kaç bölme oyunu dünya nesneleri ve nasıl etkileşim ile onları.

Ve bütün bu bilgiler için... net bir şekilde öğretilmelidir. Hayatım boyunca bu işi eğitmek için nasıl düşünemiyorum. Ben sadece fikir olması ayrı bir program görsel olarak ayıklamak bir şey doğuştan iyi/kötü oyunu (örneğin, sağlık, altın, deneyim) ekran, ve o stat bir takviye öğrenme yöntemidir. Bu olacak sanırımbölümcevabı, ama sanırım bu yeterli olacak; orada sadece çok yüksek seviye soyutlama ham görsel giriş için hedef odaklı davranış için böyle sınırlı geribildirim tren ağı içinde hayatım boyunca.

Başka yolları da bu görevi en azından bir kısmını yapmak için bir net eğitmek için ne düşünüyorsun? yani, benim soru: etiketli binlerce örnek vermeden tercihen...

Biraz daha yön: takviye öğrenme ve/veya diğer bazı kaynaklarda bu ayar yararlı bilgileri ayıklamak için. herhangi bir denetimsiz yöntemler arıyorum Ya da denetimli bir algoritma eğer manuel olarak etiketlemek zorunda kalmadan oyun bir dünya dışı veri etiketli almanın bir yolunu biliyorsan.

GÜNCELLEME(04/27/12):

Garip bir şekilde, hala bunun üzerinde çalışıyorum ve ilerleme gibi görünüyor. ANN denetleyicisi işe gidip gelmek için en büyük gizli görev için en gelişmiş YSA modellerini uygun kullanmaktır. Dolayısıyla ben kullanarak bir deep belief net oluşan çarpanlarına conditional restricted Boltzmann machines bunu ben eğitimli bir denetimsiz bir şekilde (video bana oyun) önce ince ayar ile temporal difference back-propagation (yani takviye öğrenme ile standart ileri beslemeli YSA).

Yine de, özellikle eylem sorunu ANN işleme için renkli görüntüleri kodlamak için nasıl gerçek zamanlı olarak seçim ve daha değerli bir giriş arıyorum :-)

Peşinde olduğunuz sorun tanımladığınız şekilde inatçı. Genellikle bir nöral ağ "sihirli" bir sorun, zengin bir reprsentation öğrenin. düşünmek hata olur ANN bir görev için doğru aracı olduğuna karar verirken akılda tutulması gereken çok iyi bir bilgi aradeğerleme yöntemi. Bu işlev, birçok noktaları ve ağ tasarımı ve eğitim için daha çok zamanın var olduğu bir fonksiyonun yaklaşık olarak bulma sorunu çerçeve olup olmadığını düşünürler.

Sorun bu testi geçemezse öneriyorum. Oyun kontrolü ekrandaki görüntünün bir fonksiyonu değildir. Oyuncu bellekte tutmak için bir sürü bilgi var. Basit bir örnek olarak, bir oyun, bir dükkana giriyorum her seferinde, ekran aynı görünüyor çoğu doğrudur. Ne satın ancak, koşullara bağlıdır. Eğer ekran piksel kendi giriş ağ ne kadar karışık olursa olsun, her zaman dükkana girdikten sonra aynı eylemi gerçekleştirmek.

Ayrıca, ölçek sorunu var. Teklif bu görev sadece zaman makul miktarda öğrenmek için çok karmaşık. Oyun çalışıyor nasıl davranacağını için aigamedev.com görmelisiniz. Artitificial Sinir Ağları çok sınırlı şekilde başarıyla bazı oyunlarda, ama kullanılmıştır. Oyun ve geliştirmek için zor genellikle pahalı olacak gibi görünüyor. İşlevsel sinir ağları oluşturarak genel bir yaklaşım olsaydı, Sanayi, büyük olasılıkla üzerinde dokunurdu. Çok daha basit bir çok örnek, tic-tac-toe gibi ile başlamak tavsiye ederim.