文章 2022-04-23 来自:开发者社区

干货 | Python人工智能在贪吃蛇游戏中的应用探索(上)(三)

强化学习Q_LearningQ_learning是一个基于值的强化学习算法,利用 Q 函数寻找最优的「动作—选择」策略。强化学习是机器学习的一个分支,是指在某个环境下,一个个体通过和环境的互动,而不断改进他行为的方法。最常见的强化学习的例子就是我们经常玩的游戏,比如贪吃蛇游戏,在这个游戏中,输入的内容是:状态(States)=环境,贪吃蛇的蛇头的位置,食物的位置;动作(Actions)=任何可以....

干货 | Python人工智能在贪吃蛇游戏中的应用探索(上)(三)
文章 2022-04-23 来自:开发者社区

干货 | Python人工智能在贪吃蛇游戏中的应用探索(上)(二)

tensorflow的安装与配置TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度....

干货 | Python人工智能在贪吃蛇游戏中的应用探索(上)(二)
文章 2022-04-23 来自:开发者社区

干货 | Python人工智能在贪吃蛇游戏中的应用探索(上)(一)

前言一个月前,人工智能对我来说都是很陌生的,更不用说神经网络、强化学习、DQN等名词了。疫情期间,经过在家努力学习,我对这些概念越来越清晰了,也越来越喜欢上了它们。下面,我想写一些收获,希望能给同样想在这方面学习的小伙伴一点启发,也欢迎大家指教,一起进步哦。今天的内容主要有以下几方面:什么是神经网络tensorflow的安装和开发环境的配置强化学习Q_Learning深度神经网络DQN利用DQN....

干货 | Python人工智能在贪吃蛇游戏中的应用探索(上)(一)

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