Gjeni një përmbledhje prej 100 fjalësh të letrës në vijim duke përshkruar pretendimet dhe aplikimet e saj kryesore.
Ky punim paraqet një algoritëm të të mësuarit përforcues të thellë për të mësuar të luani një lojë kompjuterike "Doom". Algoritmi i propozuar është një rizbatim i gradientit të politikës së thellë përcaktuese me një hapësirë veprimi të vazhdueshëm, duke u mbështetur në rrjetet nervore konvolucionale (CNN) në mënyrë që të hartojë kornizat e lojës me veprimin e pritur. Eksperimentet e kryera me dy variante të lojës Doom treguan se algoritmi i propozuar e tejkalon zgjidhjen bazë për sa i përket saktësisë, duke demonstruar performancë superiore me CNN më të thella.

Ky hulumtim tregon fizibilitetin e të mësuarit përforcues të thellë për AI të lojës. Me ndihmën e teknikave të të mësuarit të thellë, modeli ynë është në gjendje të kuptojë koncepte abstrakte dhe të kryejë detyra komplekse navigimi, duke siguruar një saktësi të lartë në krahasim me qasjen tradicionale. Eksplorimi i performancës së algoritmeve të tjera të mësimit të përforcimit të thellë në lojërat Doom mund të përmirësojë më tej saktësinë e përgjithshme.

Aplikimet e qasjes së propozuar mund të shtrihen përtej AI-së së lojës në detyrat e navigimit dhe kontrollit robotik, përpunimin e imazhit dhe vendimmarrjen. Duke përqafuar teknika më komplekse të të mësuarit përforcues, të tilla si të mësuarit me imitim, mësimin hierarkik dhe meta-mësimin, metoda e propozuar mund të zbatohet në detyra të ndryshme të drejtuara nga AI, duke përfshirë robotikën dhe kujdesin shëndetësor, luftimin dhe drejtimin autonom.
Ky dokument propozon një algoritmi i mësimit me përforcim të thellë për të luajtur lojën kompjuterike “Doom”. Algoritmi përdor një hapësirë veprimi të vazhdueshëm dhe rrjete të thella nervore konvolucionare për hartëzimin e kornizave të lojës me veprimin e pritur, duke u mbështetur në gradientin e thellë të politikës deterministe. Eksperimentet në dy variante të Doom treguan se algoritmi i propozuar e tejkalon zgjidhjen bazë për sa i përket saktësisë, me CNN më të thella që rrisin më tej performancën.

Hulumtimi demonstron realizueshmërinë e të mësuarit përforcues të thellë për lojën AI dhe aplikimet e saj të mundshme mund të shtrihen në navigimin dhe kontrollin robotik, përpunimin e imazhit dhe vendimmarrjen. Eksplorimi i mëtejshëm i performancës së algoritmeve të tjera të të mësuarit me përforcim të thellë në lojërat Doom mund të përmirësojë saktësinë, ndërsa mësimi me imitim, mësimi hierarkik dhe meta-mësimi mund të zgjerojnë detyrat e drejtuara nga AI ku mund të zbatohet metoda; duke përfshirë robotikën, kujdesin shëndetësor, luftimin dhe drejtimin autonom.