本文介绍了学习如何玩计算机游戏"毁灭"的深度强化学习算法. 拟议的算法是重新实现深度决定性政策梯度,并与传统方法相比,具有连续的行动空间,依赖于卷积神经网络 (CNN) 来将游戏的框架映射到预期的行动. 通过对 Doom 游戏的两个变种进行的实验显示,拟议的算法在准确性方面超越了基本解决方案,通过更深度的战斗表现. 这项研究证明了深度强化学习的可行性. 通过深度学习技术的帮助,我们的模型能够把握抽象概念并执行复杂的导航任务,与传统方法相比,确保了高精度. 基于 Doom 游戏上的其他深度强化学习算法的性能可以进一步提高整体应用. 通过推的方法,可以在各种任务中应用,包括驾驶,控制和处理,模拟和处理,包括AI 控制和控制,以及更复杂的机器人学习和学习. 通过进一步扩大人工智能技术,可以进一步扩大机器人导航和处理,包括模拟和模拟.
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本文介绍了"毁灭"游戏的深度强化学习算法的应用.该算法是深度决定性政策梯度的重新实现,它使用卷积神经网络来将游戏框架映射到预期的行动.实验表明,该算法通过实现更深的CNN实现更高的准确性,超越了基线解决方案.这种方法适用于机器人导航,图像处理和决策等其他领域.通过采用其他复杂的强化学习技术,可以进一步改进,将该方法的应用扩展到机器人,医疗保健,战斗和自动驾驶等领域.