Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！

文章预览

来源：AI科技大本营 作者： 李秋键 责编： Carol 本文约 4562字 ，建议阅读 10分钟 。 本 文 以DQN算法为例介绍如何用Python 实现AI 游戏，赶快来试一下吧。 人工智能作为当前热门在我们生活中得到了广泛应用，尤其是在智能游戏方面，有的已经达到了可以和职业选手匹敌的效果。而DQN算法作为智能游戏的经典选择算法，其主要是通过奖励惩罚机制来迭代模型，来达到更接近于人类学习的效果。 那在强化学习中, 神经网络是如何被训练的呢? 首先, 我们需要 a1, a2 正确的Q值, 这个 Q 值我们就用之前在 Q learning 中的 Q 现实来代替. 同样我们还需要一个Q估计来实现神经网络的更新. 所以神经网络的的参数就是老的NN参数加学习率 alpha乘以Q现实和Q估计的差距。 我们通过 NN 预测出Q( ………………………………