Обучение и применение нейронной сети для прохождения игры

я написал Flappy Bird на HTML5 теперь хочу сделать простенькую нейронную сеть на JS...
(движется фон с препятствиями, а я жму кнопку, по которой птица взлетает)

что я должен подавать на вход нейронной сети?

0

У любой системы самое главное - это определить, что она выдаст на выход. Спрашивать, что подать ей на вход - только после ответа на первый вопрос.

0

Сообщение от Mikhaylo У любой системы самое главное - это определить, что она выдаст на выход. Спрашивать, что подать ей на вход - только после ответа на первый вопрос.

Ну ёпты, он же сказал:

Сообщение от NormalArs я жму кнопку, по которой птица взлетает

Т.е. на выходе либо 1 = нажатие = прыжок, либо 0 = ожидание = пикирование.

NormalArs, на Хабре была статья про идеального бота для оригинальной Flappy Bird, точно не помню, как там было сделано, но суть в том, что картинка упрощалась до двух цветов (красный = препятствие; синий = воздух) + вычислялись dead zones (тоже красным) между трубами, в которых прыжок уже или ещё не приведёт к выигрышу, т.о. прыгать можно и нужно в синих зонах.

Но это решение задачи для обычного бота. Нейросеть сама должна вычислить эти самые "зоны смерти". Но подавать на вход всё равно нужно картинку - можно упрощённую до двух цветов (проще и быстрее обучать нейросеть), а можно полноценную (обучать сложнее, я думаю). Ну а эта "картинка" ни что иное, как набор чисел, обозначающих цвет в некотором диапазоне (0..255, -128..127, 0..1, -1..1 и т.п.).

Остальное зависит от типа выбранной нейросети.

Добавлено через 3 минуты

Сообщение от TimKruz Но это решение задачи для обычного бота. Нейросеть сама должна вычислить эти самые "зоны смерти". Но подавать на вход всё равно нужно картинку - можно упрощённую до двух цветов (проще и быстрее обучать нейросеть), а можно полноценную (обучать сложнее, я думаю). Ну а эта "картинка" ни что иное, как набор чисел, обозначающих цвет в некотором диапазоне (0..255, -128..127, 0..1, -1..1 и т.п.).

Добавлю, что этот способ - через распознавание изображения - требуется для игр, к исходному коду которых нет доступа.

Т.к. ты сделал игру сам, ты можешь подавать на вход нейросети не картинку, а информацию о положении труб - в абсолютных или относительных координатах, т.е. расстояние от птички до трубы и высота трубы.

Это во много раз проще, чем распознавание труб на скриншотах, поэтому я это даже не рассматривал сперва, только потом вспомнил.

0

Сообщение от TimKruz Ну ёпты, он же сказал:

Погоди. Цель непонятна, пусть формулирует цель и вообще постановка задачи отсутствует, есть только какие-то интуитивные картинки.

0

50 раз в секунду в нейросеть скидываются 2 параметра - расстояние от центра птицы до края верхней трубы, расстояние от центра птицы до края нижней трубы. Сеть выдает ответ 0 - ничего не делать. 1 - взлететь.

думаю этого хватит.

0

Уже лучше. Осталось только добавить, что скорее всего эти два параметра соответствуют крайнему правому положению экрана. Так?

Смотри как умные ребята сделали Марио:
http://robocraft.ru/blog/news/3367.html

На первом видео показано, что подается на вход и что берется с выхода. Все вроде просто.

Но это только кажется, что на этом все заканчивается. Нужно показать пример успешной игры. Скорее всего, обучение может затянуться надолго... Но я так понимаю, тебя сложности не останавливают.

0

Сообщение от Mikhaylo Смотри как умные ребята сделали Марио:

Этого бедного Марио делали все кому не лень - и DeepMind (когда там у них была первая статья про то, как нейросетка играла в игры с Atari - в 2013 вроде бы?), и другие (гуглим, например, видео с названием "MarI/O - Machine Learning for Video Games" - но я не помню, будет ли статья лежать где-то рядом, или у неё другое название и нужно будет её рыть среди разнообразных постов в блогах и форумах, где это видео упоминалось).

0

Сообщение от VTsaregorodtsev Этого бедного Марио делали все кому не лень

Кто-то даже доказал, что игра Super Mario относится к NP-трудным задачам.

0

Зачем нейронная сеть??? Достаточно обычного алгоритма. Ну, такого, нормального))

0

Это здоровое увлечение искусственным интеллектом.

0

DeepMind был куплен гуглом и в последствии публиковался в Nature
со статьей Human-level control through deep reinforcement
learning
кому интересно почитайте)
https://storage.googleapis.com... 6Paper.pdf

я пока что не ставлю цель победить чемпиона мира по Go game ) задача понять как оно работает

0

Во-во, именно что в последствии.
Первая же их работа по обучению игрушкам была в декабре 2013 - http://arxiv.org/abs/1312.5602
Т.е. за полтора года до.
Поэтому те люди, кто не стал ждать годы, а сразу бросился догонять или использовать - цитировали именно эту первую статью, т.к. статьи в Натуре ещё не было.
В общем, сами выбирайте - изучать ли "стартовые" события и их всенародное обсуждение, либо слышать лишь отзвук (причём даже не исходного сигнала - а уже эха).

0

что вы этим хотели сказать?)

0

да, VTsaregorodtsev.

0

https://habrahabr.ru/post/217645/
https://www.youtube.com/watch?v=-nYo_sThziU

0