25、计算机游戏中的深度学习：从卷积网络到强化学习方法

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布
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分类专栏： 深度学习实战指南 文章标签： 深度学习 卷积神经网络 强化学习
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计算机游戏中的深度学习：从卷积网络到强化学习方法

1. 构建深度卷积网络

在处理计算机游戏时，我们可以用深度卷积网络替代简单的单隐藏层网络。由于处理的是图像数据，卷积网络是很合适的选择。我们构建的网络将包含三个卷积层，之后连接一个扁平层，最终得到输出。使用四个隐藏层是合理的，因为我们需要从像素中检测出非常抽象的不变表示，并且这种架构已在多种场景中被证明是有效的。由于这是一个深度网络，使用 ReLU 激活函数是合适的。

以下是创建深度卷积网络的代码： 

SCREEN_HEIGHT = 84
SCREEN_WIDTH = 74
STATE_FRAMES = 2
CONVOLUTIONS_LAYER_1 = 32
CONVOLUTIONS_LAYER_2 = 64
CONVOLUTIONS_LAYER_3 = 64
FLAT_HIDDEN_NODES = 512

def create_network():
    input_layer = tf.placeholder("float", [None, SCREEN_HEIGHT,  
    SCREEN_WIDTH, STATE_FRAMES])
    convolution_weights_1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([8, 8,  
    STATE_FRAMES, CONVOLUTIONS_LAYER_1], stddev=0.01))
    convolution_bias_1 = tf.Variable(tf.constant(0.01,  
    shape=[CONVOLUTIONS_LAYER_1]))
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