2048游戏在线玩(2048合成游戏红包版)

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鱼来自奥菲庙
量子比特报道|微信官方账号QbitAI

如果AI玩2048这样的游戏，会是什么样子？

现在有人用强化学习来练习。

于是，插上了DQN的翅膀，AI从零开始，想出了自己玩《2048》的方法:

在一起，是不是有一种内在的味道？

这个操作很有条理，很舒服。“1000，没有；1024，yes”OCD们忍不住纷纷点赞，为这个AI贡献了800+ reddit。

用DQN玩《2048》

是巴西哥哥费利佩·马塞利诺教只会玩“2048”的人工智能。目前在米纳斯吉拉斯联邦大学攻读CS硕士学位。

首先，他使用OpenAI Gym构建了一个定制的强化学习环境。

包括两个2048棋盘代表:

二进制——使用二次幂矩阵表示棋盘中的每一块区域非二进制——原始数字矩阵

该模型包括两种类型的神经网络:CNN和MLP(多层感知器)。

根据Felipe的说法，与MLP相比，使用CNN作为特征提取器的代理表现更好。

培训结束后，我哥测试了一下。1000场比赛，AI达到2048 100次。

玩《2048》的AI们

目前，这个由DQN训练的AI已经停止比赛，直到2048年。

不过巴西哥抛砖引玉，吸引了不少前来献玉的盆友。

比如同样采用强化学习方法的2048控制器，将时间序列微分学习和最大期望搜索相结合。

在10步/秒的策略下，最多能补32768。

在通往高分的路上，一位来自日本的选手表现出色。

依靠七层卷积层的深度卷积网络，这款游戏只拿到了2048年的最高分401912分。

正如一位网友所说:这是一个足够有趣又不太复杂的强化学习案例。

如果你是刚开始学强化学习，不妨用这个小项目练练手~

参考链接

2048相关开源项目:
https://github.com/felipemarcelino/2048-gym
https://github.com/aszczepanski/2048
https://github.com/

相关论文:
https://www.jsstage.jst.go.jp/article/ipsjjip/27/0/27 _ 340/_ pdf
http://arxiv.org/ABS/1604.05085

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