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clappybird_flappybird老版本下载

资讯 2022年01月15日 22:03 8736 admin

问耕 编写翻译整治

量子位 出品 | 大众号 QbitAI

震动!《Flappy Bird》火了这么有年,果然没有华文名字。

没事。这无妨碍各路AI大触用这款玩耍练手。比如说即日这个HTML5教程,即是教你运用神经搜集+遗传算法,搭建一个玩转小鸟的AI。

提早说一下,教程结果有这个AI的代码载入。一切的代码都是运用Phaser框架运用HTML5实行的。其余,神经搜集运用了突触神经搜集(Synaptic Neural Network)库,而不是从零发端搭建。

Demo

上头是Demo演练的截图,考察底下这个网址,不妨看到这套算法的本质功效。

http://www.askforgametask.com/html5/tutorials/flappy/

clappybird_flappybird老版本下载  第1张

算法这套体例的算法,主假如鉴于NeuroEvolution(神经进化)。这种呆板进修本领,运用遗传算法(GA)等进化本领来演练人为神经搜集(ANN)。

也即是说,这个例子中的呆板进修=遗传算法+神经搜集

人为神经搜集人为神经搜集是呆板进修算法的一个子集,它遭到底栖生物神经搜集构造和功效的开辟,那些搜集是由很多相互发送旗号的神经元构成。

一个神经搜集由输出层,一个或多个湮没层,以及输入层构成。每层都有少许神经元,输出和输入层的神经元径直与外部情况贯串。

在这个名目中,每个智能体(也即是小鸟)都有本人的神经搜集动作闯关的AI中脑。那些中脑由三层构成,构造如次:

一个输出层,两个神经元,代办小鸟到豁口的程度隔绝和笔直隔绝

一个湮没层,六个神经元

一个输入层,一个神经元,实行如次举措:即使输入>0.5就飞一下

上述笔墨,也不妨用底下这张图表白:

遗传算法咱们在这边运用遗传算法,来演练和矫正神经搜集。

遗传算法望文生义,是一种模仿了天然采用和遗传进程的鉴于探求的优化本领。这种算法运用沟通的采用、拉拢穿插和变异的拉拢,来举行初始的随机衍化。

以次是咱们遗传算法实行的重要办法:

运用随机神经搜集创造10个初始的小鸟(种群)

让小鸟运用她们本人的神经搜集,同声升起玩玩耍

对于每个小鸟,计划符合度因变量来测量遨游品质

当一切小鸟牺牲时,运用遗传算子把暂时种群评价到下一代

反复办法2

clappybird_flappybird老版本下载  第2张

符合度因变量对于上头的第3步,咱们深刻谈一下符合度因变量的详细,以及怎样设置。

因为咱们想要运用更佳的个别(小鸟)来进化种群,以是须要设置一个符合度因变量。

普遍来说,符合度因变量用来测量东西的品质。咱们队每一只小鸟都举行丈量,并居中采用符合的个别,用以天生下一代种群。

在这个名目中,咱们依照小鸟的遨游隔绝赋予赞美。其余,咱们会按照小鸟和下一个豁口的隔绝赋予处治。依照这种办法,就不妨辨别哪些遨游了同样隔绝的小鸟。

代替战略对于上头第4步中遗传算法,底下是实行的办法。基础上,更佳的小鸟个领会存在下来,它们的后辈会代替展现最差的那些。

现有种群的个别依照符合度举行排序

采用前四名赋予赞美,径直把它们传给下一代种群

排名更高的两个个别,举行穿插拉拢,天生一个后辈

前四名中随机采用两个个别,穿插拉拢爆发三个后辈

前四名中随机采用两个个别,天生两个径直复制的后辈

对于每个后辈,强加少许随机变异

代码上述代码,不妨考察如次地方获得:

https://github.com/ssusnic/Machine-Learning-Flappy-Bird

论断在这个教程中,咱们胜利的让AI学会玩Flappy Bird这个玩耍。在几次迭代之后,咱们不妨获得一个简直无敌的小鸟。为了实行这一目的,咱们沿用了两种呆板进修算法:人为神经搜集+遗传算法。

即使你对这个名目感爱好,将来不妨试验变换代码中的少许参数,看看会爆发什么。比方,不妨变换湮没层中的神经元数目大概每一代种群的个别数目。固然还不妨对符合度因变量举行窜改,比如介入妨碍物之间的隔绝、重力之类成分。

以及,你不妨试验把一致的观念运用到其余玩耍中去!

祝幸运~

— 完 —

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标签: clappybird

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