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  <author_name>morika-takeuchi</author_name>
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  <blog_title>Morikatron Engineer Blog</blog_title>
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    <anon>CEDEC2020</anon>
    <anon>ML-Agents</anon>
    <anon>Unity</anon>
    <anon>強化学習</anon>
    <anon>DQfD</anon>
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  <description>こんにちは。エンジニアの竹内です。 まずはじめに、この記事はCEDEC2020というゲーム開発者向けのカンファレンスで発表した内容(CEDEC2020: 攻略、接待、変更に強いAIプレイヤー開発のためのアプローチ)の模倣学習部分について、発表で網羅しきれなかった検証過程での試行錯誤や、考察、技術的な部分の深堀りなどについて解説したものです。 CEDEC2020で行った講演の資料は以下のリンクからご覧いただけますが、この記事単体でも内容は追えるようにしています。 攻略、接待、変更に強いAIプレイヤー開発のためのアプローチ 前編では主に学習を行うためにUnityサイドで行った準備について触れていき…</description>
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  <published>2020-09-10 10:00:00</published>
  <title>【CEDEC2020】模倣学習でAIに3Dアクションゲームを攻略させてみる(前編)【ML-Agents】</title>
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