Flappy Bird AI教程设置指南 🎮🤖

欢迎来到Flappy Bird AI训练的入门教程！通过本指南，您将了解如何搭建基础环境并配置AI模型来玩经典游戏《Flappy Bird》。以下是关键步骤：

🛠️ 环境准备

1. 编程语言：推荐使用Python 3.8+（Python官网）
2. 开发工具：安装PyCharm或VS Code
3. 依赖库：
   • pygame（游戏开发）
   • numpy（数据处理）
   • tensorflow或pytorch（AI框架）

💡 提示：可使用Flappy Bird模拟器加速训练过程

🧠 模型配置

1. 输入层：包含鸟的坐标、速度、障碍物位置等状态参数
2. 隐藏层：建议2-3层全连接网络（如Dense(64, activation='relu')）
3. 输出层：二分类（跳跃/不跳跃）使用Softmax激活函数

📈 训练流程

1. 使用强化学习算法（如DQN或PPO）
2. 收集游戏状态数据并标注动作
3. 训练模型时注意：
   • 设置合适的折扣因子（γ）
   • 使用经验回放（Experience Replay）
   • 定期保存模型权重

⚠️ 注意：训练过程中可能出现过拟合，建议使用模型评估工具监控性能

📚 扩展学习

• Flappy Bird游戏原理详解
• AI训练中的奖励函数设计
• 深度强化学习实战案例

请确保所有代码和配置文件已正确保存，并通过训练日志分析优化模型表现！ 🚀