用 TensorFlow.js 玩 Flappy Bird

2023-10-20 07:42:40

用 TensorFlow.js 构建 Flappy Bird 神经网络：一步一步实现

在人工智能的世界中，TensorFlow.js 以其强大的神经网络构建能力而闻名，这些神经网络能够学习复杂模式并解决各种问题。本文将带你踏上利用 TensorFlow.js 征服标志性的 Flappy Bird 游戏的激动人心之旅。准备好振翅高飞，体验机器学习和游戏设计的完美结合。

1. 设定神经网络的蓝图

我们的神经网络将由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层将接收游戏中鸟类的当前状态，包括其位置、速度和管道位置。隐藏层将处理这些信息，从中提取模式并生成预测。最后，输出层将决定鸟类的动作，即向上跳跃或保持不动。

2. 训练神经网络

训练神经网络的过程就像教一个学生一样。我们将提供大量 Flappy Bird 游戏实例，神经网络会不断根据这些实例调整其权重和偏差，直至学会做出最佳决策。

3. 使用 TensorFlow.js 创建神经网络

TensorFlow.js 提供了创建神经网络所需的工具箱。以下是创建我们 Flappy Bird 神经网络的步骤：

定义网络架构：这是在网络中指定层数、层类型和连接方式的过程。
编译网络：这涉及指定损失函数（衡量网络预测的准确性）和优化器（调整权重和偏差以最小化损失）。
训练网络：使用准备好的游戏实例对网络进行训练，让其学习最佳决策。

4. 编写控制鸟类的代码

神经网络一旦训练完成，就可以将其集成到游戏中。我们需要编写代码，从网络接收决策并控制鸟类的运动。

5. 优化神经网络

随着时间的推移，我们可以通过调整超参数（如学习率和批量大小）来优化神经网络的性能。这有助于提高预测的准确性并缩短训练时间。

代码示例：使用 TensorFlow.js 创建 Flappy Bird 神经网络

为了更好地理解，让我们深入探讨一段代码示例：

// 创建神经网络架构
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 100, activation: 'relu', inputShape: [5]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 50, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 2, activation: 'softmax'}));

// 编译网络
model.compile({
  optimizer: 'adam',
  loss: 'categoricalCrossentropy',
  metrics: ['accuracy'],
});

// 训练网络
model.fit(x, y, {epochs: 100});

// 使用神经网络控制鸟类
const state = [bird.x, bird.y, pipe.x, pipe.y, pipe.gap];
const action = model.predict(state);