इस पेपर में डूम गेम खेलने के लिए एक डीप रिंफरेंस लर्निंग एल्गोरिथ्म का अनुप्रयोग प्रस्तुत किया गया है। यह एल्गोरिथ्म डीप डिटरमिनेस्टिक पॉलिसी ग्रेडियंट का पुनः कार्यान्वयन है जो गेम फ्रेम को अपेक्षित कार्रवाई के लिए मानचित्रित करने के लिए कन्वोल्यूशन न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। प्रयोगों से पता चला है कि एल्गोरिथ्म अधिक सटीकता प्राप्त करके बेसलाइन समाधान से बेहतर प्रदर्शन करता है। यह दृष्टिकोण अन्य क्षेत्रों जैसे रोबोटिक नेविगेशन, छवि प्रसंस्करण और निर्णय लेने पर लागू होता है।
डूम गेम के दो वेरिएंट के साथ किए गए प्रयोगों से पता चला है कि प्रस्तावित एल्गोरिथ्म सटीकता के मामले में बेसलाइन समाधान से बेहतर प्रदर्शन करता है, गहरे सीएनएन के साथ बेहतर प्रदर्शन का प्रदर्शन करता है। यह शोध गेम लर्निंग तकनीकों की मदद से एआई के लिए डीप डिटर्मिनिस्टिक पॉलिसी ग्रेडियंट का पुनः कार्यान्वयन है, हमारा मॉडल विभिन्न अमूर्त अवधारणाओं को समझने और जटिल नेविगेशनल कार्यों को करने में सक्षम है, पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में उच्च सटीकता सुनिश्चित करता है। डूम गेम पर अन्य डीप लर्निंग एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन को आगे बढ़ाने से समग्र सटीकता में सुधार हो सकता है।
इसके मुख्य दावों और अनुप्रयोगों का वर्णन करते हुए निम्नलिखित कागज का 100-शब्द सारांश उत्पन्न करें।