Комментарии 6
По своей хардкорности игра практически аналог Jerry's Game.
Очевидно, что на движение влево главный образом влияет информация, которая находится слева от игрока (не только, но это будет учтено позже (*)) — значит связываем 8 нейронов скрытого слоя, находящихся слева, с нейроном, отвечающим за движение влево. Связи устанавливаем так: нейрон, отвечающих сканеру, расположенному параллельно границе поля, назначается вес 1, далее соседним двум нейронам назначается вес 0.95, соседним через одного вес 0.9, и, наконец, крайним в данном секторе вес 0.8;
Таким образом, мы создали и автоматически обучили нейронную сеть, которая лежит в основе ИИ
А в чем заключается «автоматически обучили»?
В процессе создания сети мы назначили (в большем случае эксперементально) веса нейронов скрытого слоя, под этим и понимается в данной статье "автоматическое обучение"
Ball.v.x и Ball.v.y могут интерпретироваться как еще один слой сети.
Отсутсвие связи эквивалентно нулевому весу.
Итого, вы нарисовали полносвязную сеть с двумя скрытыми слоями и линейными функциями активации — и сами расставили в ней веса.
В чем здесь Искусственный Интеллект, Машинное Обучение, вот это всё?
Ну и какой максимальный результат у этой сети? И какой результат у среднего игрока-человека?
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Учим Искусственный Интеллект играть в игру