如何使用神经网络寻找车辆目标？

Question

我对神经网络很陌生。我已经做了一些阅读，并按照this book中的示例实施了感知器。结果可以在aronadler.com/neural-net上查看。这是一个简单的感知器，可以知道某个点是高于还是低于一条线。它是用JavaScript和PaperJS编写的画布图形。

但是，我想更进一步。我创建了一个simple game in paperjs，您可以通过向左和向右箭头键进行操纵来控制车辆，并通过向上箭头键施加推力。目标是击中所有红色目标圈并将它们变成蓝色。

我想创建一个神经网络来控制这辆车来击中所有的目标，但我不知道从哪里开始。什么样的网络架构适合这种问题？输入将是车辆的位置，转向角度和速度以及目标的位置。

Answer 1

我相信你应该阅读更多关于神经网络模型如何使用和训练适合强化学习问题。简而言之，强化学习的目标是学习一个最大化健身功能的模型（例如某种游戏中的分数）。使用用于这种问题的神经网络通常具有与键盘上的按键相对应的输出（或者一般而言某种输入到机器的输入）。对于您的问题，输出再次是要按下的键，而健身功能是车辆通过击中目标而获得的分数。

我建议你看看this post并观看我在那里发布的视频，以便更好地了解这些模型是如何训练和使用的，并弄清楚如何使用神经网络解决您的问题。此外，您可以看看这篇最近发表在上的文章。性质上深Q网络。

参考

• Human-level control through deep reinforcement learning
• Reinforcement Learning
• Q-Learning