Deep reinforcement learning using a low-dimensional observation filter for visual complex video game playing

O artigo apresenta uma abordagem baseada em Aprendizado por Reforço Profundo (DRL) para treinar agentes a jogar um jogo visualmente complexo, utilizando um filtro de observação de baixa dimensão para pré-processamento de imagens, o que permite que o agente evite obstáculos e alcance objetivos com base apenas em entradas visuais.