[4Rin1] インタラクティブセッション２

[4Rin1-40] アクションゲーム学習におけるモジュラーニューラルネットワークの導入

〇高橋 寿徳¹、棟朝 雅晴² (1. 北海道大学、2. 北海道大学 情報基盤センター)

キーワード：人工知能、ニューラルネットワーク、NEAT、ゲーム学習、モジュラーネットワーク

本稿では,アクションゲーム学習に向けた神経進化におけるモジュラーネットワークによるアプローチを紹介する。
モジュラーネットワークの生成にあたってNEATを使用し,様々な条件のステージを学習させ,それらを組み合わせて
より難易度の高いステージに対処できるネットワークを作成する。
ゲームのインスタンスにはPygameを用い,元のNEATと比較して提案手法の有効性を示す。