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昨天在看GitHub上深度學(xué)習(xí)方面stars較高的開源項(xiàng)目，于是發(fā)現(xiàn)了這個(gè)有趣的內(nèi)容：

使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)破解Flappy Bird游戲(深度Q-學(xué)習(xí))。

相關(guān)文件

百度網(wǎng)盤下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/19LgDHq0V3IpE1K5sfuug2g

密碼: tqus

參考文獻(xiàn)

內(nèi)容主要參考自GitHub開源項(xiàng)目：

Using Deep Q-Network to Learn How To Play Flappy Bird

鏈接：

https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird

原理簡介

此項(xiàng)目參考了深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)中的深度Q學(xué)習(xí)算法，并表明了此學(xué)習(xí)算法可以推廣到破解Flappy Bird游戲當(dāng)中。也就是說，項(xiàng)目是利用了Q-learning的變體進(jìn)行訓(xùn)練的，其輸入是原始像素輸出是估計(jì)之后行動(dòng)的數(shù)值函數(shù)。

PS：

若對深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)感興趣，公眾號相關(guān)文件中也提供了一篇名為Demystifying Deep Reinforcement Learning的論文供大家學(xué)習(xí)，這也是原作者強(qiáng)烈推薦的論文。

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：

在此之前的預(yù)處理為：

（1）灰度化圖像；

（2）圖像大小調(diào)整為80×80；

（3）每4幀畫面堆疊成一個(gè)80x80x4輸入數(shù)組。

網(wǎng)絡(luò)最終輸出結(jié)果為2×1的矩陣，用以決定小鳥是否行動(dòng)。（也就是是否按屏幕咯~~~）

測試環(huán)境

電腦系統(tǒng)：Win10

Python版本：3.5.4

Python相關(guān)第三方庫：

TensorFlow_GPU版本：1.4.0

Pygame版本：1.9.3

OpenCV-Python版本：3.3.0

具體配置細(xì)節(jié)請參考相關(guān)網(wǎng)絡(luò)文檔！??！

運(yùn)行演示

命令行窗口進(jìn)入DeepLearningFlappyBird文件夾輸入py -3.5 deep_q_network.py回車運(yùn)行即可：

結(jié)果如下：

更多參考文獻(xiàn)

（1） Mnih Volodymyr, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, and Demis Hassabis. Human-level Control through Deep Reinforcement Learning. Nature, 529-33, 2015.

（2） Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, and Martin Riedmiller. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning. NIPS, Deep Learning workshop.

（3）Kevin Chen. Deep Reinforcement Learning for Flappy Bird Report | Youtube result.

鏈接：

https://youtu.be/9WKBzTUsPKc

（4）https://github.com/sourabhv/FlapPyBird

（5）https://github.com/asrivat1/DeepLearningVideoGames