كيف قمت بتدريس الخلايا العصبية في "الديناصورات" للعب

دخول

في أحد الأيام العادية كنت أتصفح الإنترنت ، وفجأة أطفئوه. تذكر حول بيضة عيد الفصح القديم من Google ، أي حول الديناصورات الجارية على صفحة الخطأ. عند دراسة التعلم الآلي وتذكر مشروع Mari / O ، قررت أن أفعل شيئًا مماثلاً ، أردت أن تتعلم الشبكة العصبية الاصطناعية كيفية لعب الديناصور على مستوى شخص حقيقي.



لتحقيق هذا الهدف ، تقرر استخدام الخوارزميات الجينية ، أي جعل الديناصورات "تتطور".

الخوارزمية الجينية

فما هي هذه الخوارزمية الجينية؟

الخوارزمية الجينية هي خوارزمية بحث تستخدم في حل مشاكل التحسين والنمذجة من خلال الانتقاء العشوائي للجمع بين المعلمات المطلوبة ودمجها وتغييرها باستخدام آليات مماثلة للانتقاء الطبيعي في الطبيعة. إنه نوع من الحساب التطوري الذي يحل مشاكل التحسين باستخدام طرق التطور الطبيعي ، مثل الوراثة والطفرات والاختيار والتقاطع. من السمات المميزة للخوارزمية الجينية التركيز على استخدام عامل التشغيل "العبور" ، الذي يؤدي عملية إعادة تجميع الحلول المرشحة ، والتي يشبه دورها دور العبور في الحياة البرية.

تصميم

يستند مبدأ تشغيل برنامجنا (كما قلنا سابقًا) إلى التعلم القائم على الآلة مع التعزيز . سأحاول وصف مبدأ العمل بكلمات قليلة:

في كل جيل ، يتم اختيار العديد من أفضل الممثلين. بناءً عليها ، يتم إنشاء واحدة جديدة. استنادًا إلى "الأوزان" المتنوعة للوصلات العصبية ومعلومات الإدخال (المسافة إلى العقبة ، وطولها) ، يتم اتخاذ قرار بشأن عمل ممثل معين من الأنواع.



آمل أن كل شيء واضح.

استنتاج

نتيجة لذلك ، وصل "نموذجنا الوراثي" إلى 332 ألف نقطة في 219 جيل.



هناك إمكانية لتحقيق نتائج رائعة.

ولكن لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به.

PS: شكرا للقراءة! بالمناسبة ، أردنا أن نظهر عملية التعلم من الخلايا العصبية الحية. يمكنك أن ترى ذلك هنا .

محدث. وفي الوقت نفسه ، سجل البرنامج 942 ألف نقطة.