Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Bug Detection in Games using LSTM Networks

論文の概要: Automatic Bug Detection in Games using LSTM Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08418v1
Date: Wed, 13 Dec 2023 17:55:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-16 02:55:16.199100
Title: Automatic Bug Detection in Games using LSTM Networks
Title（参考訳）: LSTMネットワークを用いたゲーム中のバグの自動検出
Authors: Elham Azizi, Loutfouz Zaman
Abstract要約: 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いて知覚的バグを検出する新しいフレームワークを提案する。このフレームワークは、FPS(First Person Shooter)の2つのゲームで評価された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5382095320488665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduced a new framework to detect perceptual bugs using a Long Short-Term Memory (LSTM) network, which detects bugs in video games as anomalies. The detected buggy frames are then clustered to determine the category of the occurred bug. The framework was evaluated on two First Person Shooter (FPS) games. Results show the effectiveness of the framework.
Abstract（参考訳）: 我々はLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いて知覚的バグを検出する新しいフレームワークを導入し、ビデオゲームのバグを異常として検出した。検出されたバギーフレームはクラスタ化され、発生したバグのカテゴリを決定する。このフレームワークはFPS(First Person Shooter)ゲームで評価された。結果はフレームワークの有効性を示す。

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