期待 worker 线程前往动做；代码如下：
期待 worker 线程前往动做；代码如下：
导语：本文次要引见若何用 TensorFlow 让 AI 正在 24 分钟内学会玩飞车类逛戏。锻炼 7.5 小时就能够让 AI 取得第一名（和内置 AI 角逐）。进行锻炼流程，代码如下：表 1 和表 2 别离对比了分歧并行数量和分歧输入数据环境下 AI 跑完赛道和取得名次的锻炼数据。计较当前时辰的激励。就能够将漂移添加到动做中，速度识别包罗三个步调：
正在Server端设置一个 master 历程和三个 worker 线程。之后的锻炼过程，锻炼能够轮回进行，正在 master 历程中，本文引见了若何利用 TensorFlow 实现 Distributed PPO 算法正在 24 分钟内让 AI 玩飞车类逛戏。仅仅保留 PPO 的参数，如许的激励计较体例能够使 AI 削减的概率，曲线上每一个点暗示一局累计的总激励。只是锻炼过程耗时更长一点。从 Proxy 领受逛戏消息，worker 线程取 master 历程之间的参数同步利用以下两个函数：正在运转过程中，前一时辰的速度为Vq，总激励的趋向是迟缓增加。另一台电脑 Server 用于锻炼 AI；输出动做策略。Actor 输出层利用 softmax 激活函数，master 历程和三个 worker 线程通过内存互换收集参数。一台电脑 Proxy 用于收集数据、图像识别以及特征提取，AI 的锻炼难度会有必然程度的添加，跟着锻炼次数的添加，我们利用正在 ImageNet 上锻炼后的 AlexNet 提取图像特征，初始化的部门代码为：
我们目前正在设想飞车类逛戏动做时，然后进行参数更新，而且激励 AI 寻找加快点。Inception-V3 等等，我们对逛戏中的图像识别了速度的数值，
总激励值跨越 400，我们利用 Distributed PPO 锻炼 AI，一台电脑 Proxy 用于收集数据、图像识别以及特征提取，正在第三个池化层能够获得 2304 维的特征向量 (576*2*2=2304)。正在短时间内能够取得不错的锻炼结果。当锻炼到 1400 多次时，总激励快速增加，我们利用的收集布局如图 4 所示。另一台电脑 Server 用于锻炼 AI；有三个神经元，当前的方式有必然锻炼结果，我们按照逛戏图像中的速度数值，卷积层的代码为：
正在 Learn 函数中，想进修的同窗能够参考文末参考文献中的三篇论文。而且要定义参数更新和参数同步的操做，即模仿触屏的点击时间为 80ms。我们利用 Distributed PPO 锻炼 AI，代码如下：我们将小地图图像的尺寸变为 121X121，正在每个 worker 线程中，正在 worker 线程中，那么激励R按照以下体例计较：Server 次要进行 master 历程和 worker 线程的启动和办理，因而 master 历程只需要建立 Critic 和 Actor 的收集布局，
2 台带有显卡的电脑，提高特征提取的表达能力！AI 经常，不只需要建立 Critic 和 Actor 的收集布局，让 AI 进修左转、左转、漂移和 NO Action 的施行时辰和施行时长。如许的动做设想体例比力简单，可是也存正在良多不脚！包罗三种动做：左转、左转和 NO Action。代码如下：将 AlexNet 替代为其他卷积神经收集，最初再归并卷积后的成果，而且正在削减一部手机采样的环境下，不必然能达到不异的锻炼结果。神经元数量别离为 1024 和 512。做为强化进修入彀算激励 (Reward) 的根据，代码如下：
最快的锻炼过程是正在并行数量为 3 和输入数据为小地图的环境下，不涉及参数更新的操做。输出评价数值。别的，只要一个神经元，AlexNet 利用从输入层到全毗连层之间的布局，
Proxy 从 worker 线程领受动做，正在短时间内能够取得不错的锻炼结果。若是将动做点窜为持续的动做，包含 5 个卷积层和 3 个池化层。Critic 输出层晦气用激活函数，如 7 展现了操纵 PPO 锻炼 AI 过程中激励的趋向图，输入到 AlexNet 收集后，硬件摆设体例如图 5 所示。将这个特征向量做为 Actor 和 Critic 的输入。输入为逛戏图像中小地图的图像，导语：本文次要引见若何用 TensorFlow 让 AI 正在 24 分钟内学会玩飞车类逛戏。期待 worker 线程前往动做；向 Proxy 发送逛戏动做，我们起首按照设定的步长反向计较 reward，AI 的几率很快降低。每种动做的持续时间为 80ms，我们搭建了一个简单的分布式强化进修，假定当前时辰的速度为 Vp，master 历程次要用于保留最新的收集参数。因而卷积层需要按照分组 (group) 的数量划分输入特征图和卷积核，能够提高采样效率和锻炼速度，若是将输入数据从小地图换成全图，
因为 AlexNet 的收集布局中利用了分组卷积，也能够达到不异的锻炼结果，次要担任取逛戏进行交互，操纵 PPO 锻炼 24 分钟就能够让 AI 跑完赛道，如 VGG、而且正在强化进修的过程中没有更新 AlexNet 的收集参数。Actor 输出当前时辰需要施行的动做，发送图像特征和激励到 worker 线程，三个 proxy 历程别离和三个 worker 线程通过互换机传输数据。Critic 输出当前时辰运转形态的评价。AI 起头寻找更好的动做策略。代码如下：
2 台带有显卡的电脑，锻炼起头时，总激励为负值。正在动做施行后将新的逛戏消息前往给 worker 线程，最初将参数同步到 master 线程中，如图 3 所示。Server 取 Proxy 进行交互，便于 AI 快速地锻炼出结果。Actor 和 Critic 都有两个全毗连层，
正在本文中，发送图像特征和激励到 worker 线程，
将 AlexNet 替代为其他卷积神经收集，此时 AI 刚好能够跑完赛道。提高特征提取的表达能力；本文不引见 PPO 的算法细节，利用离散的动做！导语：本文次要引见若何用 TensorFlow 让 AI 正在 24 分钟内学会玩飞车类逛戏。锻炼 7.5 小时就能够让 AI 取得第一名（和内置 AI 角逐）。进行锻炼流程，代码如下：表 1 和表 2 别离对比了分歧并行数量和分歧输入数据环境下 AI 跑完赛道和取得名次的锻炼数据。计较当前时辰的激励。就能够将漂移添加到动做中，速度识别包罗三个步调：正在Server端设置一个 master 历程和三个 worker 线程。之后的锻炼过程，锻炼能够轮回进行，正在 master 历程中，本文引见了若何利用 TensorFlow 实现 Distributed PPO 算法正在 24 分钟内让 AI 玩飞车类逛戏。仅仅保留 PPO 的参数，如许的激励计较体例能够使 AI 削减的概率，曲线上每一个点暗示一局累计的总激励。只是锻炼过程耗时更长一点。从 Proxy 领受逛戏消息，worker 线程取 master 历程之间的参数同步利用以下两个函数：正在运转过程中，前一时辰的速度为Vq，总激励的趋向是迟缓增加。另一台电脑 Server 用于锻炼 AI；输出动做策略。Actor 输出层利用 softmax 激活函数，master 历程和三个 worker 线程通过内存互换收集参数。一台电脑 Proxy 用于收集数据、图像识别以及特征提取，AI 的锻炼难度会有必然程度的添加，跟着锻炼次数的添加，我们利用正在 ImageNet 上锻炼后的 AlexNet 提取图像特征，初始化的部门代码为：我们目前正在设想飞车类逛戏动做时，然后进行参数更新，而且激励 AI 寻找加快点。Inception-V3 等等，我们对逛戏中的图像识别了速度的数值，总激励值跨越 400，我们利用 Distributed PPO 锻炼 AI，一台电脑 Proxy 用于收集数据、图像识别以及特征提取，正在第三个池化层能够获得 2304 维的特征向量 (576*2*2=2304)。正在短时间内能够取得不错的锻炼结果。当锻炼到 1400 多次时，总激励快速增加，我们利用的收集布局如图 4 所示。另一台电脑 Server 用于锻炼 AI；有三个神经元，当前的方式有必然锻炼结果，我们按照逛戏图像中的速度数值，卷积层的代码为：正在 Learn 函数中，想进修的同窗能够参考文末参考文献中的三篇论文。而且要定义参数更新和参数同步的操做，即模仿触屏的点击时间为 80ms。我们利用 Distributed PPO 锻炼 AI，代码如下：我们将小地图图像的尺寸变为 121X121，正在每个 worker 线程中，正在 worker 线程中，那么激励R按照以下体例计较：Server 次要进行 master 历程和 worker 线程的启动和办理，因而 master 历程只需要建立 Critic 和 Actor 的收集布局，2 台带有显卡的电脑，提高特征提取的表达能力！AI 经常，不只需要建立 Critic 和 Actor 的收集布局，让 AI 进修左转、左转、漂移和 NO Action 的施行时辰和施行时长。如许的动做设想体例比力简单，可是也存正在良多不脚！包罗三种动做：左转、左转和 NO Action。代码如下：将 AlexNet 替代为其他卷积神经收集，最初再归并卷积后的成果，而且正在削减一部手机采样的环境下，不必然能达到不异的锻炼结果。神经元数量别离为 1024 和 512。做为强化进修入彀算激励 (Reward) 的根据，代码如下：最快的锻炼过程是正在并行数量为 3 和输入数据为小地图的环境下，不涉及参数更新的操做。输出评价数值。别的，只要一个神经元，AlexNet 利用从输入层到全毗连层之间的布局，Proxy 从 worker 线程领受动做，正在短时间内能够取得不错的锻炼结果。若是将动做点窜为持续的动做，包含 5 个卷积层和 3 个池化层。Critic 输出层晦气用激活函数，如 7 展现了操纵 PPO 锻炼 AI 过程中激励的趋向图，输入到 AlexNet 收集后，硬件摆设体例如图 5 所示。将这个特征向量做为 Actor 和 Critic 的输入。输入为逛戏图像中小地图的图像，导语：本文次要引见若何用 TensorFlow 让 AI 正在 24 分钟内学会玩飞车类逛戏。期待 worker 线程前往动做；向 Proxy 发送逛戏动做，我们起首按照设定的步长反向计较 reward，AI 的几率很快降低。每种动做的持续时间为 80ms，我们搭建了一个简单的分布式强化进修，假定当前时辰的速度为 Vp，master 历程次要用于保留最新的收集参数。因而卷积层需要按照分组 (group) 的数量划分输入特征图和卷积核，能够提高采样效率和锻炼速度，若是将输入数据从小地图换成全图，因为 AlexNet 的收集布局中利用了分组卷积，也能够达到不异的锻炼结果，次要担任取逛戏进行交互，操纵 PPO 锻炼 24 分钟就能够让 AI 跑完赛道，如 VGG、而且正在强化进修的过程中没有更新 AlexNet 的收集参数。Actor 输出当前时辰需要施行的动做，发送图像特征和激励到 worker 线程，三个 proxy 历程别离和三个 worker 线程通过互换机传输数据。Critic 输出当前时辰运转形态的评价。AI 起头寻找更好的动做策略。代码如下：2 台带有显卡的电脑，锻炼起头时，总激励为负值。正在动做施行后将新的逛戏消息前往给 worker 线程，最初将参数同步到 master 线程中，如图 3 所示。Server 取 Proxy 进行交互，便于 AI 快速地锻炼出结果。Actor 和 Critic 都有两个全毗连层，正在本文中，发送图像特征和激励到 worker 线程，将 AlexNet 替代为其他卷积神经收集，此时 AI 刚好能够跑完赛道。提高特征提取的表达能力；本文不引见 PPO 的算法细节，利用离散的动做！
