论文导读
Action-Conditional Video Prediction using Deep Networks in Atari Games
首个 arXiv 版本： · NeurIPS 2015
根据历史画面和控制输入预测 Atari 游戏的后续帧，将视觉生成与智能体的动作联系起来。
研究贡献与问题设置
提出带有动作相关变换的前馈架构和循环架构，评估连续多步画面预测及其对控制任务的作用。
- 模型输出
- 预测的游戏画面。
- 动作接口
- 离散的 Atari 游戏控制动作。
- 状态与记忆
- 使用历史观测；循环架构通过隐状态在时间上保留信息。
与 NeuralOS 的联系
NeuralOS 在引言和参考文献中引用的早期动作条件视觉预测工作。
适用范围与限制
实验使用 Atari 游戏。
相关术语：动作条件视频预测、视觉动态、Atari、学习式模拟器
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