論文の概要: Using Fractal Neural Networks to Play SimCity 1 and Conway's Game of
Life at Variable Scales
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03896v1
- Date: Wed, 29 Jan 2020 19:10:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 20:53:47.572553
- Title: Using Fractal Neural Networks to Play SimCity 1 and Conway's Game of
Life at Variable Scales
- Title（参考訳）: フラクタルニューラルネットワークを用いたsimcity 1とconway's game of lifeの可変スケールでのプレイ
- Authors: Sam Earle
- Abstract要約: Gym-cityは、SimCity 1のゲームエンジンを使って都市環境をシミュレートする強化学習環境である。
我々は、人口に着目し、訓練中に見られたものよりも大きな地図サイズに一般化するエージェントの能力を分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce gym-city, a Reinforcement Learning environment that uses SimCity
1's game engine to simulate an urban environment, wherein agents might seek to
optimize one or a combination of any number of city-wide metrics, on gameboards
of various sizes. We focus on population, and analyze our agents' ability to
generalize to larger map-sizes than those seen during training. The environment
is interactive, allowing a human player to build alongside agents during
training and inference, potentially influencing the course of their learning,
or manually probing and evaluating their performance. To test our agents'
ability to capture distance-agnostic relationships between elements of the
gameboard, we design a minigame within the environment which is, by design,
unsolvable at large enough scales given strictly local strategies. Given the
game engine's extensive use of Cellular Automata, we also train our agents to
"play" Conway's Game of Life -- again optimizing for population -- and examine
their behaviour at multiple scales. To make our models compatible with
variable-scale gameplay, we use Neural Networks with recursive weights and
structure -- fractals to be truncated at different depths, dependent upon the
size of the gameboard.
- Abstract（参考訳）: 我々は,simcity 1のゲームエンジンを用いて都市環境をシミュレートする強化学習環境であるgym-cityを紹介する。
我々は人口に注目し、訓練中に見たものよりも大きな地図サイズに一般化するエージェントの能力を分析する。
環境はインタラクティブで、トレーニングや推論中にエージェントと一緒に構築したり、学習のコースに影響を与えたり、手作業でパフォーマンスを調査、評価したりすることができる。
ゲームボードの要素間の距離に依存しない関係をとらえるエージェントの能力をテストするために、我々は、厳密な局所戦略で十分大きなスケールで解決できない環境内でミニゲームを設計する。
ゲームエンジンがセルラーオートマタを多用していることを考えると、エージェントにコンウェイのゲーム・オブ・ライフ(人口を最適化する)を「プレイ」するよう訓練し、その動作を複数のスケールで調査する。
モデルは可変スケールのゲームプレイと互換性を持たせるために、再帰的な重みと構造を持つニューラルネットワークを使用します。
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