論文の概要: Entity Embedding as Game Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01685v1
• Date: Sun, 4 Oct 2020 21:16:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 03:48:44.162473
• Title: Entity Embedding as Game Representation
• Title（参考訳）: ゲーム表現としてのエンティティ埋め込み
• Authors: Nazanin Yousefzadeh Khameneh and Matthew Guzdial
• Abstract要約: エンゲージ埋め込み」と呼ばれるものを導出するためのオートエンコーダを提案する。 本稿では,学習した表現と,その品質と将来性に関するいくつかの証拠を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9645196221785693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Procedural content generation via machine learning (PCGML) has shown success at producing new video game content with machine learning. However, the majority of the work has focused on the production of static game content, including game levels and visual elements. There has been much less work on dynamic game content, such as game mechanics. One reason for this is the lack of a consistent representation for dynamic game content, which is key for a number of statistical machine learning approaches. We present an autoencoder for deriving what we call "entity embeddings", a consistent way to represent different dynamic entities across multiple games in the same representation. In this paper we introduce the learned representation, along with some evidence towards its quality and future utility.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(PCGML)による手続き的コンテンツ生成は、機械学習による新しいビデオゲームコンテンツの生成に成功している。 しかし、作品の大半は、ゲームレベルや視覚要素を含む静的なゲームコンテンツの生産に焦点を当てている。 ゲームメカニズムなど、動的なゲームコンテンツに関する作業はずっと少なくなっている。 この理由の1つは、動的ゲームコンテンツの一貫した表現が欠如していることであり、これは多くの統計的機械学習アプローチの鍵である。 我々は、複数のゲームにまたがる異なる動的エンティティを同じ表現で表現するための一貫した方法である「エンティティ埋め込み」を導出するためのオートエンコーダを提案する。 本稿では,学習した表現と,その品質と将来性に関するいくつかの証拠を紹介する。

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