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优化受限环境中的马里奥冒险
该研究提出并比较了一种优化超级马里奥兄弟（SMB）环境的新方法，其中控制分为遗传算法（MarioGA）和神经进化（MarioNE）两种方法，通过学习使用这些技术进行游戏并优化一系列约束，包括收集硬币和完成关卡，从而提供了一种高效完成 SMB
PDF7 months ago
RAMario: 蛇形算法的实验方法 -- 马里奥的强化学习
本论文探讨了使用 Reptile 算法的实验方法进行增强学习，训练神经网络玩超级马里奥兄弟游戏。结果表明，该算法提供了一种前景可观的机器学习方法，具有与其他两个算法相当甚至更好的性能，特别是在移动代理进行了 100 万次训练时，这算法在游戏
PDFa year ago
AAAITOAD-GAN：从单个样本生成连贯的风格级别
本文提出了一种新的流程式内容生成算法，即 TOAD-GAN（基于令牌的单次任意维度生成对抗网络），它可以生成基于令牌的视频游戏关卡，并在超级马里奥兄弟游戏中展示了应用，其结果在多个度量标准下达到了最先进的水平，并提供了一种扩展方法以控制生成
PDF4 years ago
AAAI一种生成对抗网络潜空间下的马里奥场景渲染方法
使用品质多样性算法对生成对抗网络中的潜空间进行有效探索，进而提取游戏级别，并展示如何在保持风格相似性的情况下提取具有不同级别机制的高质量级别。
PDF4 years ago
可控游戏层次混合的变分自编码器方法
本研究使用变分自编码器（VAEs）对游戏关卡进行创意设计，通过训练 VAE 于超级马里奥兄弟和战神等游戏的数据，捕捉潜在空间，然后将这些空间用于生成结合了两种游戏特征的新的关卡片段，并通过潜在空间中的进化搜索进行进一步的优化。与类似的生成模
PDF4 years ago
利用深度卷积生成对抗网络的潜在空间演化马里奥关卡
本论文使用对抗生成网络 (GANs) 和协方差矩阵自适应进化策略 (CMA-ES) 生成了大量类似原始语料库中的 Super Mario Bros 的电子游戏层级，并使用各种适应性函数发现了专家所设计示例空间内存在的层级，并引导搜索满足一个
PDF6 years ago
学习混合计算机游戏关卡
本文提出了一种无监督融合不同游戏概念生成新的计算机游戏关卡的方法，主要贡献在于引入类比推理过程，以构建从游戏视频中学习的不同层级设计模型之间的融合模型，并通过证明在超级马里奥兄弟游戏中表现出的风格化水平设计知识的方式，演示了我们的系统说明了
PDF8 years ago