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【人工智障入门实战1】终于完结..尝试第三个DRL方案,效果终于令人满意了!

•如何设计一个类flappy-bird小游戏:【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向•DFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏•BFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【广度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解BFS|思路+代码详解|用DFS自动控制我们的小游戏•强化学习为什么有用?其基本原理:无需公式或代码,用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架•方案一:构建一个简单的卷积神经网络,使用DRL框架tianshou匹配DQN算法•方案二:构造一个简单的神经网络,以DQN方式实现小游戏的自动控制

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    【人工智障入门实战1】构造一个简单的神经网络,以DQN方式实现小游戏的自动控制

    •如何设计一个类flappy-bird小游戏:【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向•DFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏•BFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【广度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解BFS|思路+代码详解|用DFS自动控制我们的小游戏•强化学习为什么有用?其基本原理:无需公式或代码,用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架•构建一个简单的卷积神经网络,使用DRL框架tianshou匹配DQN算法

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    通过强化学习和官方API制作《星露谷物语》的自动钓鱼mod

    这是一个我已经断断续续地研究了很长一段时间的项目。在此项目之前我从未尝试过修改游戏,也从未成功训练过“真正的”强化学习代理(智能体)。所以这个项目挑战是:解决钓鱼这个问题的“状态空间”是什么。当使用一些简单的 RL 框架进行编码时,框架本身可以为我们提供代理、环境和奖励,我们不必考虑问题的建模部分。但是在游戏中,必须考虑模型将读取每一帧的状态以及模型将提供给游戏的输入,然后相应地收集合适的奖励,此外还必须确保模型在游戏中具有正确的视角(它只能看到玩家看到的东西),否则它可能只是学会利用错误或者根本不收敛。

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    【Copy攻城狮日志】强化学习7天打卡营学习笔记

    ↑开局一张图,故事全靠编。我常常会扪心自问,一个连本行工作都干不好的人,还有时间去捣鼓别的领域,去“学习”别的领域的新知识?然鹅,自诩为“Copy攻城狮”的我,膨胀到像 学一波AI,不求结果,为了兴趣愿意去尝试,哪怕到头来竹篮打水一场空。于是,机缘巧合通过齐老师了解到Baidu的AIStuio以及此次飞浆的实战入门课。国际惯例,免费的午餐实际上并非真正的面试,如同HuaweiCloud的AI训练营推广ModelArts,这次的课也是为了推广飞浆。当然,对于AI小白来说,这些 都是非常不错的工具,里面的学习资源也非常丰富,废话不多说,马上开启Copy之路!

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