Um estudo sobre redes neurais recorrentes rasas e profundas aplicadas à solução de jogos digitais : estudo de caso : Enduro

Abstract

Este trabalho é um estudo comparativo sobre a adequação de redes neurais recorrentes rasas e profundas na solução de jogos digitais utilizando apenas imagens, frame a frame da tela, como entrada. São testadas as redes recorrentes rasa de Elman e profunda LSTM, em diversas configurações, inclusive com o uso de camadas convolucionais. Como estudo de caso, foi escolhido o jogo Enduro, de 1983 feito para o console ATARI 2600. O sistema proposto neste trabalho foi testado com quatro tipos de modelos diferentes variando a estruturação das sequências de dados. Os modelos avaliados foram: i) Rede de Elman; ii) Rede LSTM; ii) Autoencoder + LSTM; e iv) Rede convolucional + LSTM. O melhor desempenho foi obtido pela rede LSTM chegando a média de 127 pontos de recompensa. Apesar da rede com camada convolucional ser ideal para imagens, utilizar apenas uma camada simples deste tipo pareceu não ser o suficiente para execução desta tarefa.