高速ユーザ適応による動的困難調整【JST・京大機械翻訳】

Moon Hee-Seung; Seo Jiwon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202037100109 整理番号：22P0164668

高速ユーザ適応による動的困難調整【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Difficulty Adjustment via Fast User Adaptation

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発行年： 2020年06月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

動的困難調整(DDA)は,プレーヤのスキルにマッチするゲームの挑戦を適応させる技術である。それは,プレーヤーへの連続的動機づけと浸漬を提供するゲーム開発における重要要素である。しかし,従来のDDA法は,様々なプレーヤーのレベルを生成するために,ゲームパラメータの調整を必要とする。深層学習に基づく最近のDDAアプローチは,時間消費調整プロセスを短縮できるが,適応のための十分なユーザデモデータを必要とする。本論文では,メタ学習アルゴリズムを適用することにより,少数のデモデータだけを用いて,様々なプレーヤーに対するゲームの困難さを調整できる高速ユーザ適応法を提案した。ビデオゲーム環境ユーザテスト(n=9)において,提案したDDA法は,典型的な深層学習ベースベースライン法より優れていた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

ゲーム理論 , 人工知能

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