🎮 使用深度Q网络（DQN）实现Flappy Bird AI教程 🤖

项目简介

Flappy Bird 是一款经典的小游戏，通过训练深度Q网络，可以让AI自主学习飞行技巧。本教程将带你从零开始实现这一目标，适合对强化学习和神经网络感兴趣的开发者。

技术亮点

• DQN算法：结合Q学习与深度神经网络，解决高维状态空间问题
• OpenAI Gym：使用flappy-bird环境进行训练
• PyTorch框架：实现神经网络模型
• 经验回放机制：提升训练稳定性

实现步骤

1. 环境搭建

   • 安装必要的库：pip install gym pytorch torchvision
   • 配置Flappy Bird环境：gym.make('FlappyBird-v0')
     
     

     Flappy_Bird_Game

2. 网络结构设计

   import torch.nn as nn
   class DQN(nn.Module):
       def __init__(self):
           super().__init__()
           self.net = nn.Sequential(
               nn.Linear(4, 128),  # 输入维度：鸟的位置、速度、管道位置、得分
               nn.ReLU(),
               nn.Linear(128, 2)   # 输出维度：两个动作（跳跃/不跳跃）
           )
   

   

   Python_Code

3. 训练流程

   • 使用ε-greedy策略平衡探索与利用
   • 实现目标网络与主网络的交替更新
   • 添加目标网络更新机制：target_net.load_state_dict(main_net.state_dict())
     
     

     DQN_Artificial_Intelligence

扩展阅读

想深入了解强化学习？可以访问我们的强化学习入门教程获取基础知识。
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Reinforcement_Learning_Tutorial