Podrobno

Dinamično spreminjanje stopnje v računalniški igri s pomočjo generativne nasprotniške nevronske mreže
ID Ćehić, Edin (Avtor), ID Klemenc, Bojan (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (13,45 MB)
MD5: F2C33169EC07A27A9DA0779C685ED57D

Izvleček
V zadnjih letih smo priča izjemno hitremu razvoju umetne inteligence v splošni rabi. Specifično nas zanima uporaba umetne inteligence za ustvarjanje. Čeprav mnogi kritizirajo to smer, verjamemo, da je lahko zelo uporabna v prihodnosti, še posebej pri razvoju video iger. Umetna inteligenca, zlasti generativne nevronske mreže, se že uporabljajo za generiranje tekstur in grafik. V naši raziskavi pa smo se osredotočili na uporabo generativnih nasprotniških nevronskih mreže za ustvarjanje nivojev ali svetov v računalniških igrah, ki se dinamično prilagajajo uporabnikovim dejanjem. Uporabili smo odprtokodni klon igre Hill Climb Racing, zasnovan za učenje navidezno inteligentnih agentov. Stopnje smo generirali z našo nevronsko mrežo, jih vstavili v igro in nato prilagajali z uporabo nevronske mreže glede na uspešnost agentov pri reševanju nivojev.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:računalniške igre, generativne nevronske mreže, spodbujevano učenje, generativne nasprotniške mreže
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2024
PID:20.500.12556/RUL-161478 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:212275715 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:11.09.2024
Število ogledov:563
Število prenosov:127
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
ĆEHIĆ, Edin, 2024, Dinamično spreminjanje stopnje v računalniški igri s pomočjo generativne nasprotniške nevronske mreže [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 25 julij 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=161478
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Dynamic level modification in a computer game using a generative adversarial neural network
Izvleček:
In recent years, we have witnessed an extremely rapid development of artificial intelligence in general use. Specifically, we are interested in the application of artificial intelligence for generation of art and assets. Although many criticize this direction, we believe it can be very useful in the future, especially in video game development. Artificial intelligence, particularly generative neural networks, is already used for generating textures and graphics. In our research, however, we focused on using generative adversarial neural networks to create levels or worlds in computer games that dynamically adapt to the user's actions. We used an open-source clone of the game Hill Climb Racing, designed for training virtually intelligent agents. We generated levels with our generative neural network, integrated them into the game, and then modified the levels with the neural network based on the agents' performance in solving them.

Ključne besede:computer games, generative neural networks, reinforcement learning, generative adversarial networks

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Object detection and classification in aquatic environment using convolutional neural networks
  2. Computer-vision based polyp detection in underwater images
  3. Training deep neural networks for stereo vision
  4. Image Compression Using Convolutional Neural Networks
  5. Using deep convolutional neural networks on natural language problems
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Person age estimation based on digital images using convolutional neural networks
  2. Food recognition from digital images using convolutional neural networks
  3. Recognition of human emotions on digital images using convolutional neural networks
  4. Person activity recognition from image sequence using convolutional neural networks
  5. Non-intrusive fall recognition using smart floor

Nazaj