Aşağıdaki makalenin ana iddialarını ve uygulamalarını açıklayan 100 kelimelik bir özetini oluşturun.
Bu makale, bir bilgisayar oyunu "Doom" oynamayı öğrenmek için derin bir pekiştirmeli öğrenme algoritması sunar. Önerilen algoritma, evrişimli sinir ağlarına (CNN) dayanan sürekli bir eylem alanıyla derin deterministik politika gradyanının yeniden uygulanmasıdır. ) oyunun çerçevelerini beklenen eylemle eşlemek için. Doom oyununun iki çeşidiyle yapılan deneyler, önerilen algoritmanın doğruluk açısından temel çözümden daha iyi performans gösterdiğini ve daha derin CNN'lerle üstün performans sergilediğini gösterdi.

Bu araştırma oyun yapay zekası için derin pekiştirmeli öğrenmenin fizibilitesini gösterir. Derin öğrenme tekniklerinin yardımıyla, modelimiz soyut kavramları kavrayabilir ve karmaşık gezinme görevlerini gerçekleştirerek geleneksel yaklaşıma kıyasla yüksek doğruluk sağlar. Doom oyunlarında öğrenme algoritmaları, genel doğruluğu daha da iyileştirebilir.

Önerilen yaklaşımın uygulamaları, oyun yapay zekasının ötesine geçerek robotik navigasyon ve kontrol görevleri, görüntü işleme ve karar vermeye kadar uzanabilir. Taklit öğrenme, hiyerarşik öğrenme ve meta-öğrenme gibi daha karmaşık takviyeli öğrenme tekniklerini benimseyen önerilen yöntem, robotik ve sağlık hizmetleri, savaş ve otonom sürüş dahil olmak üzere çeşitli AI odaklı görevlerde uygulanabilir.
Bu belge, "Doom" bilgisayar oyununu oynamak için derin bir pekiştirmeli öğrenme algoritması önermektedir. Algoritma, oyunun karelerini beklenen eylemle eşlemek için sürekli bir eylem alanı ve derin evrişimli sinir ağları kullanır. derin deterministik politika gradyanı. Doom'un iki çeşidi üzerinde yapılan deneyler, önerilen algoritmanın doğruluk açısından temel çözümden daha iyi performans gösterdiğini ve daha derin CNN'lerin performansı daha da artırdığını gösterdi. 

Araştırma, oyun yapay zekası için derin pekiştirmeli öğrenmenin uygulanabilirliğini ve potansiyelini gösteriyor uygulamalar robotik navigasyon ve kontrole, görüntü işlemeye ve karar vermeye kadar uzanabilir. Doom oyunlarındaki diğer derin takviyeli öğrenme algoritmalarının performansının daha fazla keşfedilmesi doğruluğu artırabilirken, taklit öğrenme, hiyerarşik öğrenme ve meta-öğrenme yapay zekayı genişletebilir yöntemin uygulanabileceği, robotik, sağlık, savaş ve otonom sürüş dahil olmak üzere güdümlü görevler.