tensorflow.js实现一个人工智能神经网络进化学习自主打游戏代码
代码语言:html
所属分类:游戏
代码描述:tensorflow.js实现一个人工智能神经网络进化学习自主打游戏代码,用随机神经网络生成一个agent群体,代理人的数量在不断增加,探员们试图穿过这些空隙,在所有特工都死后(灰色描绘),选出前两名,以较小的突变概率,通过杂交繁殖前两个种群,产生新种群进行循环。
下面为部分代码预览,完整代码请点击下载或在bfwstudio webide中打开
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <style> @import url('https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:400,700'); body { background-color: #444f56; color: #dde1e4; font-family: 'Roboto'; line-height: 1.6; } canvas { display: block; height: auto; max-width: 100%; background-color: #f8fafc; box-shadow: 0 0 0.5rem rgba(0, 0, 0, 0.125); } dt { display: inline-block; font-weight: 700; } dt::after { content: ':'; } dd { display: inline-block; padding: 0; margin: 0; } h1, h2, h3, h4, h5, h6 { font-weight: 700; line-height: 1.2; } .container { max-width: 512px; padding-left: 1rem; padding-right: 1rem; margin-left: auto; margin-right: auto; } </style> </head> <bod> <div class="container"> <h1>神经进化</h1> <p>见证AI如何学习打游戏通过缝隙</p> × <canvas id="canvas"></canvas> <dl> <div> <dt>Generation</dt> <dd id="param-generation">0</dd> </div> <div> <dt>Highscore</dt> <dd id="param-highscore">0</dd> </div> <div> <dt>Agents (alive)</dt> <dd id="param-agents-alive">0</dd> </div> </dl> <ol> <li> 用随机神经网络生成一个agent群体</li> <li>代理人的数量在不断增加</li> <li> 探员们试图穿过这些空隙 <ol> <li>在所有特工都死后(灰色描绘),选出前两名</li> <li>以较小的突变概率,通过杂交繁殖前两个种群,产生新种群</li> <li>转至步骤2</li> </ol> </li> </ol> </div> <script type="text/javascript" src="//repo.bfw.wiki/bfwrepo/js/tf.2.0.js&quo.........完整代码请登录后点击上方下载按钮下载查看
网友评论0