Flappy Bird 强化学习教程

Flappy Bird 是一款经典的休闲游戏，通过强化学习算法，我们可以教会人工智能来玩这款游戏。以下是一些关于 Flappy Bird 强化学习的基础教程和资源。

教程内容

1. 环境搭建

   • 安装 Python 和相关库（如 gym、tensorflow 等）。
   • 配置 Flappy Bird 环境。

2. 强化学习基础

   • Q-Learning 算法。
   • Deep Q-Network (DQN) 算法。

3. 实现 Flappy Bird 强化学习

   • 使用 DQN 算法训练模型。
   • 评估和测试模型。

4. 扩展阅读

   • Flappy Bird 强化学习完整教程

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代码示例

import gym
import tensorflow as tf

# 创建环境
env = gym.make('FlappyBird-v0')

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(4,)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(env, epochs=100)

总结

通过以上教程，你可以学习如何使用强化学习算法来训练 Flappy Bird。希望这些资源能够帮助你更好地理解强化学习算法和 Flappy Bird 游戏的机制。