開幕DT砲の学習
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現行の問題
今まではテトリスのスコアを最大化させるAIを作成してきたが、それでは研究したいNEXTの有効活用がしずらい。具体的には以下の問題がある。
- テトリス消しのみではNEXTを使わずともそこそこ消せるため、性能差が分かりづらい
- 現行のモデルではtspinを学習させるにはチャンネル数が128必要であり、vramが足りない
開幕DT砲の学習理由
DT砲を選んだのは有名なテンプレートであるというのが大きな理由であるが他にも下記のようなメリットが有る、
- 開幕の形だけであればAIのコストを抑えることが期待できる
- テンプレートを学習させるため、ゲームスコアでない評価基準を用いれる
- NEXTが必須であることが明確である