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제목: PCGRL: 강화학습 (Reinforcement Learning)을 통한 절차적 콘텐츠 생성 (Procedural Content Generation)

PDF 보기 초록: 본 연구에서는 강화학습 (Reinforcement Learning)을 사용하여 레벨 설계 에이전트 (level-designing agents)를 훈련하는 방법을 조사합니다. 이는 게임의 절차적 콘텐츠 생성 (Procedural Content Generation)에 대한 새로운 접근 방식을 나타내며, 여기서 레벨 설계는 하나의 게임으로 프레임화되고 콘텐츠 생성기 (content generator) 자체가 학습됩니다. 설계 문제를 순차적 작업 (sequential task)으로 봄으로써, 기대되는 최종 레벨 품질이 최대화되도록 다음 행동을 취하는 방법을 강화학습 (Reinforcement Learning)을 통해 학습할 수 있습니다. 이 접근 방식은 학습할 예시가 거의 없거나 없는 경우에도 사용할 수 있으며, 훈련된 생성기는 매우 빠릅니다. 우리는 2차원 레벨 설계 문제를 마르코프 결정 과정 (Markov Decision Processes)으로 변환하는 세 가지 다른 방법을 조사하고 이를 세 가지 게임 환경에 적용합니다.

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