AI 游戏机器人
使用强化学习训练一个 AI 来玩简单游戏。实现 Q-learning 或神经网络方法，并带有训练可视化和性能指标。
aireinforcement-learningneural-networktraining
目标
- 实现包含状态/动作/奖励的游戏环境
- 构建 Q-learning 或 DQN 智能体
- 实时可视化训练过程
- 绘制训练回合的性能指标图
- 对比不同超参数配置
提示
- 从 CartPole 或贪吃蛇等简单游戏开始
- Q-table 适用于小规模状态空间
- 使用 TensorFlow.js 实现神经网络方法