網(wǎng)站展示效果圖,正規(guī)紹興網(wǎng)站建設(shè)公司,品牌建設(shè)項(xiàng)目申報(bào),網(wǎng)絡(luò)服務(wù)費(fèi)計(jì)入什么科目深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用與挑戰(zhàn) 1. 引言 在當(dāng)今游戲開發(fā)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)（DL）和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）正逐漸嶄露頭角。我們不禁要問(wèn)，這些技術(shù)是已經(jīng)準(zhǔn)備好應(yīng)用于主流商業(yè)游戲，還是僅僅只是新奇的概念？幾年后，我們是否會(huì)看到DRL智能體在所有可想象的游戲中擊敗人類玩家？…深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)1. 引言在當(dāng)今游戲開發(fā)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)（DL）和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）正逐漸嶄露頭角。我們不禁要問(wèn)，這些技術(shù)是已經(jīng)準(zhǔn)備好應(yīng)用于主流商業(yè)游戲，還是僅僅只是新奇的概念？幾年后，我們是否會(huì)看到DRL智能體在所有可想象的游戲中擊敗人類玩家？目前來(lái)看，情況還不明朗，且變化迅速。但核心問(wèn)題是：DL是否適合你的游戲？接下來(lái)，我們將深入探討這個(gè)問(wèn)題。2. Unity障礙塔挑戰(zhàn)2019年2月推出的Unity障礙塔挑戰(zhàn)，是一個(gè)離散視覺(jué)學(xué)習(xí)問(wèn)題，這對(duì)于游戲、機(jī)器人技術(shù)和其他模擬領(lǐng)域而言是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。該挑戰(zhàn)要求參與者從頭編寫自己的Python代碼來(lái)控制游戲，而不是依賴于ML - Agents。在開發(fā)時(shí)，使用的ML - Agents版本為0.6。在視覺(jué)學(xué)習(xí)環(huán)境中，使用離散動(dòng)作空間時(shí)，會(huì)遇到梯度消失或爆炸的問(wèn)題。這會(huì)導(dǎo)致智能體幾乎學(xué)不到任何東西，只能執(zhí)行隨機(jī)動(dòng)作，而且往往需要幾十萬(wàn)次迭代才能觀察到這種情況。不過(guò)，在使用向量觀測(cè)的較小狀態(tài)空間環(huán)境中，這個(gè)問(wèn)題并不明顯。所以，就目前而言，Unity代碼在處理離散動(dòng)作的視覺(jué)學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)不佳。當(dāng)前，Google DeepMind的Rainbow算法在這個(gè)挑戰(zhàn)中處于領(lǐng)先地位。Rainbow算法是多種不同DRL算法和技術(shù)的融合，能更好地學(xué)習(xí)離散動(dòng)作視覺(jué)學(xué)習(xí)空間。要參與這個(gè)挑戰(zhàn)，可以按照以下步驟操作：1. 從 https://github.com/Unity - Technolog