用Tensorflow.js开发游戏AI
用Tensorflow.js开发游戏AI
提问于 2018-10-18 21:37:01
我在我的github存储库(“八人广场”)中做了一个游戏，并创建了一些代码来对机器进行游戏。现在，为了学习和joy的目的，我想创造一些人工智能与Tensorflow.js，可以玩游戏，甚至赢。
游戏很简单，每个回合玩家点击一个方边，它被标记为玩家的颜色。关闭正方形的球员能得分，并能继续他的回合。
我用Tensorflow.js做了一些测试，但我一点也不明白。我所能做的就是验证一个正方形是否有一个可以点击的边，而不给另一个玩家一个分数，或者自己做一个分数。
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 16, inputShape: [8] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 16, inputShape: [16], activation: 'sigmoid' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [16] }));
model.compile({ optimizer: tf.train.adam(0.1), loss: 'meanSquaredError', lr: 0.3 });
const xs1 = tf.tensor2d([
[0, 1, 1, 1, 2, 0, 3, 0], [0, 1, 1, 0, 2, 1, 3, 0], [0, 1, 1, 0, 2, 0, 3, 1], [0, 0, 1, 1, 2, 1, 3, 0], [0, 0, 1, 1, 2, 0, 3, 1], [0, 0, 1, 0, 2, 1, 3, 1],
[0, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1],
[0, 0, 1, 0, 2, 0, 3, 0], [0, 1, 1, 0, 2, 0, 3, 0], [0, 0, 1, 1, 2, 0, 3, 0], [0, 0, 1, 0, 2, 1, 3, 0], [0, 0, 1, 0, 2, 0, 3, 1],
[0, 0, 1, 1, 2, 1, 3, 1], [0, 1, 1, 0, 2, 1, 3, 1], [0, 1, 1, 1, 2, 0, 3, 1], [0, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 0]]);
await model.fit(xs1, tf.tensor2d([[0], [0], [0], [0], [0], [0], [0], [1], [1], [1], [1], [1], [2], [2], [2], [2]]), {epochs: 550});
console.log(model.predict(tf.tensor2d([[0, 1, 1, 0, 2, 0, 3, 0]])));编辑
当我被问到，我想要帮助我如何创建一个人工智能与Tensorflow.js，可以思考和玩我的游戏在一个聪明的方式。它可以学习与以前的游戏，并开始玩游戏。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-27 01:34:47
你要找的是强化学习。它不像大多数用于ML的Tensorflow方法那么流行。TFJS的例子通常围绕有监督的学习方法。
在这种情况下，这是我的建议。对我来说，最流行的关于ML强化学习的游戏玩方法叫做Q学习。首先，您可以在常规的Tensorflow和Python中研究Q学习，然后一旦您深入理解了这些概念，就可以将其转换为TFJS。你将是第一批！
下面是关于Tensorflow和Q学习的一个很棒的系列：https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part-0-q-learning-with-tables-and-neural-networks-d195264329d0
我希望这能给你一些方向！
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52882948
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