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深度强化学习玩微信跳一跳

  •  1
     
  •   hijkzzz · 2018-06-15 14:06:54 +08:00 · 3948 次点击
    这是一个创建于 494 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    最近学习了一下深度强化学习算法,用 CNN+DDPG 算法做了一个玩微信跳一跳的 AI

    和 GitHub 上的基于 OpenCV 的方法有本质的区别,实现了端到端的自动学习

    有兴趣的同学可以看一看,或者帮忙改进改进一下,目前参数调优和训练量都还不足

    代码在 https://github.com/hijkzzz/wechat-jump-ddpg

    第 1 条附言  ·  2018-06-15 15:23:01 +08:00
    总之就是感觉用深度学习+强化学习机器自主学会玩这个游戏很有意思

    OpenCV 测量距离的方式来做的话就感觉是人工设定规则罢了

    业余恶搞 哈哈
    7 回复  |  直到 2018-06-16 19:47:52 +08:00
        1
    Heigum   2018-06-15 14:24:20 +08:00 via Android
    我跳一跳的排行榜都没人了
        2
    nine99   2018-06-15 14:57:52 +08:00
    好奇这个训练起来会有多慢
        3
    ynyounuo   2018-06-15 15:01:35 +08:00
    跳一跳距离和按压时间正相关,你这样意义不大。
        4
    hijkzzz   2018-06-15 15:11:30 +08:00
    @ynyounuo
    输入不是距离
    输入的是原始游戏图像

    这个只是作死,当然用测量距离的方式更容易做
    但是那种是典型的基于规则的
    和 AI 就没什么太多关系了
        5
    takato   2018-06-15 16:32:50 +08:00 via iPad
    @hijkzzz 目前 RL 对短距离激励还是比较容易做的(比如这个 case ),长距离激励会比较麻烦点。

    关于可能的改进,提个可能的方向,不一定对:CNN 会不会套得有一些深。
        6
    tsaoyu   2018-06-15 18:16:03 +08:00
    做的还是很有意思的。
    @takato 可以继续往稀疏奖励和高维状态的方向上去做,应用方面的话机器人,能源规划以及资产管理都有一些可以继续深入的点。
        7
    takato   2018-06-16 19:47:52 +08:00
    @tsaoyu 稀疏奖励不好学。而且很容易学到随机特征。。不过想想也是,世界的规则就是这样,某种层面上具有非常强的随机性。。
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