面向神经网络的结构化数据编码实验
人工智能
2024-02-19 v1
摘要
该项目的目标是创建一个能够在名为Battlespace的游戏领域中选择良好动作的AI智能体。像Battlespace这样的序列领域是规划问题的重要试验场，因此国防部使用此类领域进行兵棋推演。我们开发的智能体结合了蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度Q网络（DQN）技术，以在游戏环境中导航、避开障碍物、与对手交互并夺取旗帜。本文将重点介绍我们探索的编码技术，以呈现存储在Python类中的复杂结构化数据，这是智能体的必要前提。
引用
@article{arxiv.2402.10290,
title = {Experiments with Encoding Structured Data for Neural Networks},
author = {Sujay Nagesh Koujalgi and Jonathan Dodge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.10290},
year = {2024}
}
备注
18 pages, 8 figures, 2 tables