Columbia University 发布 Hide and Seek Game States 数据集, 应用在 机器学习、游戏状态分析 领域

Columbia University 本次发布的数据集 Hide and Seek Game States, 该数据集包含了从捉迷藏游戏中收集的视觉观察和游戏状态，其中代理通过识别自身和寻找者的可见性来学习如何避免被捕捉。该数据集用于分析代理在学习识别寻找者和自身可见性方面的特征，从而洞察代理的弱点如何能促进更丰富的特征学习。数据规模涵盖了从50,000个游戏步骤中收集的信息，这些步骤中代理的能力各不相同。任务包括对寻找者识别和自我可见性意识进行二分类任务。

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