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使用浅层神经网络和遗传算法训练一个可以自动驾驶小车的Demo

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heucoder/carAI-Demo

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小车AI-demo 0.1.1

  • 邮箱:[email protected] Build Status
  • 使用python编写的小车AI,使用浅层神经网络控制小车,使用遗传算法选择表现表现好的神经网络;编译环境为python3.6.2

小车部分

  • 使用pygame绘制简易赛道和作为方块的小车,其中小车有速度、角度、距离赛道边缘距离等重要属。

神经网络

  • 使用numpy编写的浅层神经网络
    • 包含数据层、线性层、和非线性层sigmoid
    • 提供了一个节点列表,用户可以更加方便的调整网络的大小
    • 没有使用bp算法优化,而是使用遗传算法进行优化
    • 实现了保存和加载网络参数功能

遗传算法

  • distur_param:对权值进行随机扰动
  • _replace_one_layer_param:随机重置某一层的权值

需要安装的python库

  • numpy
  • pygame

如何运行

进入Car-AI目录下,运行下列代码即可(linux/windows): python mainGame.py 即可

适合人群

  • 有一定的python基础,熟悉pygame库、对神经网络和遗传算法有一定的了解

视频见如下链接

https://zhuanlan.zhihu.com/p/60195914

存在的小问题

  • 数值溢出问题

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使用浅层神经网络和遗传算法训练一个可以自动驾驶小车的Demo

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