Какие принципы работы нейронных сетей используются для создания эволюционных игр?

Для создания эволюционных игр используются, например, такие принципы работы нейронных сетей:

• Эволюционная оптимизация. nplus1.ru В процессе эволюции может меняться размер сети: её слои могут расти или сокращаться. nplus1.ru Если задача усложняется, то сеть начинает расти, включать новые нейроны, которые позволяют получать устойчивое решение. nplus1.ru
• Поэтапное обучение. tproger.ru Нейросеть учится анализировать расстояние до земли и количество точек соприкосновения, направление движения особи и скорость, местонахождение в пространстве и другие параметры. tproger.ru
• Выбор успешных решений. tproger.ru В ходе попыток появляются копии существа, из которых нейросеть выбирает две наиболее успешные, исходя из условий задачи. tproger.ru Параметры используются для создания новых существ, и цикл повторяется до момента корректного выполнения задания. tproger.ru

Также для создания игр с элементами искусственного интеллекта используются, например, генеративные состязательные сети (GAN), рекуррентные нейронные сети и автоэнкодеры, глубокое обучение с подкреплением. cyberleninka.ru

Например, в игре «Волны эволюции» нейросети обеспечивают создание обучаемых союзных персонажей, которые анализируют поведение игрока и противников, совершенствуясь на основании накопленных данных. dnevniknauki.ru