Не по теме абсолютно, но вот интересовало: а что, если сделать игру, где объекты-конкуренты строят свое поведение на простой нейронной сети с двумя слоями (входной и сразу выходной, чтоб не мучаться) с целью максимизации результата? Допустим, простенький экономический симулятор. Весы связям ставят сами сети. Какие тут могут быть подводные камни - не с точки геймплея, что это будет долго доходить до конца, а с точки технической?
И будет игра, в которой невозможно победить, какой смысл? Если фан в том, чтобы научить нейросеть противостоять одной стратегии, а потом применить другую - нужна НЕ простенькая модель. Написав которую, можно выпустить достойную игру и без нейросети.
очень сильно зависит от реализации, думается. насколько адекватно описаны входные данные (гейм-стейт) и что определяется как положительный результат. и естественно, тренировка сети будет сильно зависит от скормленных ей партий. ради интересного геймплея, положительным результатом я бы считал не победу в игре, но достижение промежуточных "майлстоунов". натренировал бы на несколько разных, и применял бы их алгоритмически
Не по теме абсолютно, но вот интересовало: а что, если сделать игру, где объекты-конкуренты строят свое поведение на простой нейронной сети с двумя слоями (входной и сразу выходной, чтоб не мучаться) с целью максимизации результата? Допустим, простенький экономический симулятор. Весы связям ставят сами сети. Какие тут могут быть подводные камни - не с точки геймплея, что это будет долго доходить до конца, а с точки технической?
И будет игра, в которой невозможно победить, какой смысл?
Если фан в том, чтобы научить нейросеть противостоять одной стратегии, а потом применить другую - нужна НЕ простенькая модель. Написав которую, можно выпустить достойную игру и без нейросети.
очень сильно зависит от реализации, думается.
насколько адекватно описаны входные данные (гейм-стейт) и что определяется как положительный результат. и естественно, тренировка сети будет сильно зависит от скормленных ей партий.
ради интересного геймплея, положительным результатом я бы считал не победу в игре, но достижение промежуточных "майлстоунов". натренировал бы на несколько разных, и применял бы их алгоритмически