1.游戏简介 符号A为 AI Agent. 符号@为金币,AI Agent需要尽可能的接取. 符号* 为炸弹,AI Agent需要尽可能的躲避. 游戏下方一组数字含义如下: Bomb hit: 代表目前AI Agent所接取的炸弹数. Coin hit:   代表目前AI Agent所接取的金币数. Iteration:代表游戏已经进行的帧数,案例正常游玩视频,250ms一帧.高速状态下帧频未知. Game Play:每帧会随机产生一个炸弹和一个金币,或者只产生一个炸弹或金币.每帧AI agen…

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

“一代英豪”暴雪迎来了自己的暴风雪. 2月13日,动视暴雪公布了2018年全年财报.财报显示,暴雪第四季度营业收入仅为28．4亿美元,低于华尔街分析师预期的30．4亿美元.在公布了财报业绩后,该公司又在电话会议上证实了裁员的消息. 游戏巨头暴雪危机四伏,国内的游戏厂商的日子也十分不好过——头部垄断化.产品老化以及审美疲劳已经是老生常谈了,游戏版号申报暂停.监管日渐严格更是为游戏厂商们的处境雪上加霜.     面对行业的危机,游戏厂商们不得不寻求新的增长点.在国外,著名工作室顽皮狗在<最后生还者>…

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原文链接:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/78508203 前段时间Nature上发表的升级版Alpha Go - AlphaGo Zero再一次成为热点话题.作为其核心技术之一的Deep reinforcement learning(深度增强学习,或深度强化学习)也再一次引发关注.Alpha Zero最有意义的地方之一是它去除了从人类经验(棋谱)中学习的过程,而是完全通过“左右互博”式的学习击败了自己的“前辈”.这也很能体现强化学…

"敢于尝试,才有突破" 2017年5月27日,当今世界排名第一的中国棋手柯洁与AlphaGo 2.0的三局对战落败.该事件标志着最新的人工智能技术在围棋竞技领域超越了人类智能,借此机会,介绍一下AlphaGo背后的秘密--增强学习技术. 增强学习(Reinforcement Learning),也称强化学习,是一种在过程中学习提高机器智能的框架.该框架通常可用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)概念来描述,即假设存在智能体(Agent)在约束环境下执行某动…

原文地址: https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/42425145 原文 :  http://dataunion.org/?p=639 1.引言 说到机器学习最酷的分支,非Deep learning和Reinforcement learning莫属(以下分别简称DL和RL).这两者不仅在实际应用中表现的很酷,在机器学习理论中也有不俗的表现.DeepMind 工作人员合两者之精髓,在Stella模拟机上让机器自己玩了7个Atari 2600的…

原文 :  http://dataunion.org/?p=639 1.引言 说到机器学习最酷的分支,非Deep learning和Reinforcement learning莫属(以下分别简称DL和RL).这两者不仅在实际应用中表现的很酷,在机器学习理论中也有不俗的表现.DeepMind 工作人员合两者之精髓,在Stella模拟机上让机器自己玩了7个Atari 2600的游戏,结果是玩的冲出美洲,走向世界,超越了物种的局限.不仅战胜了其他机器人,甚至在其中3个游戏中超越了人类游戏专家.噢,忘记…

原文链接:http://blog.csdn.net/left_la/article/details/6358911#t9 这是我在Gameres上看到的一篇文章,文章很长,全文分为11个部分,看后感觉写的非常好,对我启迪很大,特此推荐.作者是国外的一名老程序员,相信对于刚接触或者想要接触游戏引擎的同学,这篇文章能够带领你们步入游戏引擎的世界!下面就开始吧: 原文作者:Jake Simpson 译者: 向海 Email:GameWorldChina@myway.com 第1部分:游戏引擎介绍, 渲…

1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少…