22实例分析Happy bird

实例：自主学习Flappy Bird游戏

实例介绍

深度强化学习

2013年，Deep Mind团队在NIPS上发表《PlayingAtari with Deep Reinforcement Learning》一文，在该文中首次提出Deep Reinforcement Learning—词，并且提出DQN（Deep Q-Network）算法，实现了从纯图像输人完全通过学习来玩Atari游戏。

Atari游戏

接下来，将通过python实现的一个开源的自主学习flappy bird游戏的小项目，更细致的讲解有关深度强化学习的实例应用。

Flappy Bird游戏

由来自越南的独立游戏开发者开发的一款游戏。在游戏中，玩家需要点击屏幕控制小鸟跳跃，跨越由各种不同长度水管组成的障碍。

Flappy Bird游戏和Atari游戏的操作方法很相似，同样可以使用DQN进行学习。

自主学习Flappy Bird游戏

目标：使用深度强化学习方法自主学习Flappy Bird游戏策略，达到甚至超过人类玩家的水平。
技术路线：Deep Q-Network
使用工具：tensorflow + pygame + cv2

这一次的笔记真的很少，还有几个视频就看完了，加油

这一周过的太充实了，几乎天天满课，没睡到午觉呜呜呜

这一周做了4个ppt了，做了4份汇报了，呜呜呜，终极汇报人，都没有好好学自己的东西

感觉自己下凡来渡劫了，下周加油