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deep-reinforcement-learning
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介绍
前言
神经网络
研究平台
方法
街机游戏
蒙特祖玛的复仇
竞速游戏
第一人称射击游戏
开放世界游戏
即时战略游戏
团队体育游戏
文字冒险游戏
开放的挑战
附录
Distributional RL
Policy Gradient
Model-Based RL
Imitation Learning and Inverse Reinforcement Learning
Transfer and Multitask RL
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介绍
@gitbook
在本文中，我们回顾了最近深度学习的进展，在此背景下，它们被应用于玩不同类型的视频游戏，如第一人称射击游戏、街机游戏和实时策略游戏。我们分析了不同游戏类型对深度学习系统提出的独特要求，并在将这些机器学习方法应用于视频游戏的背景下，强调了重要的开放性挑战，例如普通游戏、处理超大的决策空间和稀疏奖励。
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神经网络
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