論文の概要: Evolving Artificial Neural Networks To Imitate Human Behaviour In Shinobi III : Return of the Ninja Master

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01096v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 15:57:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 14:33:45.717413
• Title: Evolving Artificial Neural Networks To Imitate Human Behaviour In Shinobi III : Return of the Ninja Master
• Title（参考訳）: 忍における人間行動の緩和に向けたニューラルネットワークの進化III : 忍者師範の復帰
• Authors: Maximilien Le Clei
• Abstract要約: 進化的アルゴリズムとその動的ニューラルネットワークへの応用について研究する。 計算資源を有効活用しながら新しい手法を開発すれば,高性能なエージェントの開発が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our society is increasingly fond of computational tools. This phenomenon has greatly increased over the past decade following, among other factors, the emergence of a new Artificial Intelligence paradigm. Specifically, the coupling of two algorithmic techniques, Deep Neural Networks and Stochastic Gradient Descent, thrusted by an exponentially increasing computing capacity, has and is continuing to become a major asset in many modern technologies. However, as progress takes its course, some still wonder whether other methods could similarly or even more greatly benefit from these various hardware advances. In order to further this study, we delve in this thesis into Evolutionary Algorithms and their application to Dynamic Neural Networks, two techniques which despite enjoying many advantageous properties have yet to find their niche in contemporary Artificial Intelligence. We find that by elaborating new methods while exploiting strong computational resources, it becomes possible to develop strongly performing agents on a variety of benchmarks but also some other agents behaving very similarly to human subjects on the video game Shinobi III : Return of The Ninja Master, typical complex tasks previously out of reach for non-gradient-based optimization.
• Abstract（参考訳）: 私たちの社会はますます計算ツールが好きだ。 この現象は、新しい人工知能パラダイムの出現に続いて、過去10年間で大きく増加している。 具体的には、Deep Neural NetworksとStochastic Gradient Descentという2つのアルゴリズム技術の結合によって、計算能力が指数関数的に増加し、多くの現代技術において主要な資産となり続けている。 しかし、進歩が進むにつれ、他の方法がこのような様々なハードウェアの進歩の恩恵を享受できるかどうか疑問視する向きもある。 この研究をさらに進めるために、我々はこの論文を進化的アルゴリズムとその動的ニューラルネットワークへの応用に当てはめている。 強力な計算資源を活用しながら新たな手法を考案することで、様々なベンチマークで強力なパフォーマンスを持つエージェントを開発できるだけでなく、ゲームshinobi iiiの人間と非常によく似たエージェントを開発できることがわかった。

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