Desarrollo de jugadores automáticos mediante aprendizaje profundo por refuerzo para videojuegos

Abstract

En este proyecto se presenta un modelo de aprendizaje profundo ca- paz de aprender a realizar varias tareas usando el juego de 1993 DOOM como entorno. El agente es entrenado con los píxeles en crudo de la pantalla de juego y usa una variante de aprendizaje profundo del algo- ritmo Q-learning. Varias técnicas de optimización fueron aplicadas para maximizar el rendimiento y los resultados.