使用行为克隆玩Minecraft
人工智能
2020-05-08 v1 机器学习
摘要
MineRL 2019竞赛挑战参与者利用人类游戏数据集和环境步数限制，训练样本高效的智能体来玩Minecraft。我们通过行为克隆方法应对该任务，预测人类玩家会采取什么动作，并在最终排名中取得第五名。尽管是一个简单算法，我们观察到这种方法的性能会基于训练停止时机的不同而有显著变化。在本文中，我们详述了提交给竞赛的方案，进行了进一步实验以研究性能在训练过程中的变化，并研究了不同工程决策如何影响这些结果。
引用
@article{arxiv.2005.03374,
title = {Playing Minecraft with Behavioural Cloning},
author = {Anssi Kanervisto and Janne Karttunen and Ville Hautamäki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.03374},
year = {2020}
}
备注
To appear in Post Proceedings of the Competitions & Demonstrations Track @ NeurIPS2019. Source code available at https://github.com/Miffyli/minecraft-bc