教程:用强化学习玩转恐龙跳跳

【方向】 2018-06-07

架构 javascript 模块 浏览器 selenium GPU 存储

DeepMind在2013年发表了一篇题为《用深度强化学习玩Atari》的文章,介绍了一种新的用于强化学习的深度学习模型,并展示了它仅使用原始像素作为输入来掌握Atari 2600计算机游戏难度控制策略的能力。在本教程中,我将使用Keras实现本文。我们将从增强学习的基础开始,然后深入代码中进行实践性的理解。

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AI玩游戏

我在2018年3月初开始了这个项目,并取得了一些不错的成果。但是,只有CPU的系统是学习更多功能的瓶颈。强大的GPU极大地提升了性能。

在我们运行模型之前,我们需要了解许多步骤和概念。

步骤:

  • 在浏览器(JavaScript)和模型(Python)之间构建双向接口
  • 捕获和预处理图像
  • 训练模型
  • 评估

源代码:https://github.com/Paperspace/DinoRunTutorial.git

入门

要按照原样训练和玩游戏,

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