इसके मुख्य दावों और अनुप्रयोगों का वर्णन करते हुए निम्नलिखित पेपर का 100 शब्दों का सार तैयार करें।यह पेपर कंप्यूटर गेम "डूम" खेलना सीखने के लिए एक गहन सुदृढीकरण सीखने का एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है। प्रस्तावित एल्गोरिथ्म एक सतत क्रिया स्थान के साथ गहरी नियतात्मक नीति ढाल का पुन: कार्यान्वयन है, जो खेल के फ्रेम को अपेक्षित कार्रवाई के लिए मैप करने के लिए कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) पर निर्भर करता है। डूम गेम के दो प्रकारों के साथ किए गए प्रयोगों से पता चला है कि प्रस्तावित एल्गोरिथम सटीकता के मामले में बेसलाइन समाधान से बेहतर प्रदर्शन करता है, गहन CNNs के साथ बेहतर प्रदर्शन का प्रदर्शन करता है।

यह शोध गेम एआई के लिए गहन सुदृढीकरण सीखने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है। गहन शिक्षण तकनीकों की सहायता से, हमारा मॉडल पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में उच्च सटीकता सुनिश्चित करते हुए अमूर्त अवधारणाओं को समझने और जटिल नेविगेशनल कार्यों को करने में सक्षम है। कयामत के खेल पर अन्य गहन सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम के प्रदर्शन की खोज से समग्र सटीकता में और सुधार हो सकता है।

प्रस्तावित दृष्टिकोण के अनुप्रयोग गेम एआई से परे रोबोटिक नेविगेशन और नियंत्रण कार्यों, छवि प्रसंस्करण और निर्णय लेने तक विस्तारित हो सकते हैं। नकल सीखने, पदानुक्रमित सीखने और मेटा-लर्निंग जैसे अधिक जटिल सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों को गले लगाकर, प्रस्तावित पद्धति को रोबोटिक्स और स्वास्थ्य सेवा, मुकाबला और स्वायत्त ड्राइविंग सहित विभिन्न एआई-संचालित कार्यों में लागू किया जा सकता है।
यह पेपर एक गहन सुदृढीकरण सीखने का एल्गोरिदम पेश करता है जो कंप्यूटर गेम "डूम" खेलना सीखने के लिए बनाया गया है। इस एल्गोरिदम का उपयोग कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) पर आधारित है और यह गेम एआई में उच्च सटीकता सुनिश्चित करने के लिए डिजाइन किया गया है। यह शोध गेम एआई के लिए गहन सुदृढीकरण सीखने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है और उसे रोबोटिक नेविगेशन, छवि प्रसंस्करण और निर्णय लेने तक विस्तारित करने के लिए आगे बढ़ाने के बारे में सुझाव देता है। एक समाधान से बेहतर प्रदर्शन करने के साथ, यह पेपर अन्य जटिल सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम और कार्यों में इसका उपयोग बढ़ाने के बारे में सोचने के लिए प्रेरित करता है।