ビデオゲームのシーン情報に対する多様体学習法適用の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST11034

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2011/12/03

タイトル(英語): Application of Manifold Learning to Scene Information in Video Games

著者名: 半田 久志(岡山大学)

著者名(英語): Handa Hisashi(Okayama University)

キーワード: 多様体学習|進化学習|Ｍａｒｉｏ　ＡＩ　Ｃｈａｍｐｉｏｎｓｈｉｐ|Ｉｓｏｍａｐ|ＬＬＥ|Ｍａｎｉｆｏｌｄ　Ｓｃｕｌｐｔｉｎｇ|Manifold Learning|Evolutionary Learning|Mario AI Championship|Isomap|LLE|Manifold Sculpting

要約(日本語): 本稿ではマリオブラザーズのシミュレータにおいて多様体学習法の適用方法について検討する．具体的にはIsomap, Manifold Sculptingを適用し性能を検証する．

要約(英語): We have shown that the Isomap, one of the most famous Manifold Learning Algorithms, is suitable for Neuroevolution with redundant inputs such as in video games. In this paper, the Isomap and Manifold Sculpting are compared by using Mario AI Championship.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,278 Kバイト