まず、ランダム関数を用いて、 ランダムな結合加重を与えたニューラルネットワークを形成する。 初期設定の後にゲームを開始させ、プレーヤーの視界から入る情報を入力とし、 出力に応じた動きをさせ、1単位時間を経過させる。 学習には入力層と出力層に内部記憶層部分を導入し、 バックプロパゲーションを応用したものを用いる。 以下に学習時のゲームの仕様、ニューラルネットワークの入出力、 教師信号について述べる。
