{"product_id":"ieej-st13115","title":"Mario AIにおける Deep Boltzmann Machine 適用の検討","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eST13115\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 システム研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2013\/11\/23\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eMario AI NPC with Deep Boltzmann Machines\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e半田 久志(近畿大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHanda Hisashi(Kinki University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e確率的最適化|進化計算|Ｍａｒｉｏ　ＡＩ|Stocastic Optimization|Evolutionary Computation|Mario AI\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e本発表ではMario AI のノンプレイヤキャラクタの進化について報告する．具体的には深層学習の一つであるDeep Boltzmann Machineを用いて特徴抽出を行い，その有用性を検討する．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eThis study reports the evolution of NPC of the Mario AI championship. Deep Boltzmann Machine is applied to extract the features in the scenes in the Mario AI\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e944 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46380772425967,"sku":"IEEJ-ST13115-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_72151123-4bbe-482a-9209-d5920735318d.png?v=1744206025","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-st13115","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}