Deep Learning - Symulacja samochodów 2D

Symulacja 2D w której samochody uczą się utrzymania na torze jazdy przy zastosowaniu sieci neuronowej i algorytmów ewolucyjnych.

[j.....y]

Tutaj maszyna uczy sie przechodzić Mario. Przy okazji komentarz po angielsku w jaki sposób to działa. Niesamowite.

[paw39]

@jabolsy nie wiesz może czy jest jakiś dobry wideo tutorial jak zastosować uczenie do jakiejś gry krok po kroku?

[rozoom]

@jabolsy niesamowite, ale jednak troszkę mniej gdy się okazuje, że akurat ta SI uczy się poziomu, a nie gry.
Tak czy siak sieci neuronowe są kozackie. Proste, eleganckie rozwiązanie wielu problemów.

[C.....3]

Tylko czemu na starcie, przy każdej kolejnej próbie tyle 'aut' natychmiastowo odpada? Nie przelicza to w żaden sposób swoich błędnych decyzji i dalej w nie brnie w jakimś procentowym stopniu?

[CzapkaG]

@Czujny93 chyba dlatego, że nic się wcześniej nie nauczyły, bo przywalily w ścianę na starcie.

[Ovy]

@Czujny93: Chodzi o to, aby po każdej turze dochodziło do losowych zmian. Dzięki temu jest mniejsza szansa na utknięcie w minimum lokalnym funkcji, którą się optymalizuje.

[tomaszs]

Ciekawe jest to ze siec zlozona z kilku neuronow uczy sie dosyc szybko ze trzeba jechac wolniej i ostrozniej by dojechax dalej...

[krol_europy]

@tomaszs: coś, czego niektórzy kierowcy nie ogarną przez wiele lat ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[Emerkaes]

@tomaszs: ciekawe ile w takim razie neuronów muszą mieć sebki z------------e ponad stówę w terenie zabudowanym XD

[av18]

Sopiler:


A tak serio to później bym zwiększył poziom trudności o to, żeby samochody nie stukały się o siebie

[CzapkaG]

@av18
Spoiler:
[[]](https://meta-s3-cdn.global.ssl.fastly.net/original/2X/1/15efeec4728d5308827f9096c9b4a30af8bda43d.jpg)

[Jan0l]

Bot oparty na sieciach neuronowych, który uczył się grając sam ze sobą wygrywaja z najlepszymi graczami Doty w 1v1 SF mid.
Jeden z programistów na scenie to to polak Jakub Pachocki pracujący obecnie na Harvardzie.

[gomobile]

http://rednuht.org/genetic_cars_2/

gra oparta na optymalizacji genetycznej - łatwiej zrozumieć zasadę działania

[onea]

Polecam zmarnować mniej czasu

[Strzalka]

@onea: marnujesz/marnujemy kilka lat na wykopie a ty tu chcesz oszczedzic kilka minut? gdzie sens/logika? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

[onea]

@Strzalka: ja nie czuję abym marnował czas na wykopie ( ͡° ͜ʖ ͡°)( ͡° ͜ʖ ͡°)

[Roxerood]

Do osób które ogarniają ML. Powoli idę w tym kierunku i mam pytanie. Zawsze widzę że takie modele robią w Pythonie, a ostatnio mnie ten język brzydzi. Widzicie sens klepać ML + Big data w JS?

[Lord_Fixer]

@Roxerood:
Moje doświadczenie z ML jest również czysto hobbistyczne i może dlatego też stronię od Pythona. Bibliotek dla Pythona jest jednak nieporównywalnie więcej niż dla np. JSa. Są tutaj zresztą dostępne takie kombajny, jak NumPy i Tensorflow.
Ogólnie większość algorytmów ML, wbrew może wyobrażeniu niektórych ludzi, jest stosunkowo proste - można je zaimplementować w kilkudziesięciu liniach kodu. Cały problem polega na tym, że w celu znalezienia dobrego rozwiązania trzeba przetestować

[f.....e]

@Roxerood: JS ma słabo rozbudowaną bibliotekę standardową/matematykę. Ale spokojnie, lekarstwo na to już powstaje - https://github.com/stdlib-js/stdlib

[bialy100k]

Genetic Cars - http://rednuht.org/genetic_cars_2/ - ciekaw jestem, czy wszystkie symulacje prowadzą do zbliżonego rozwiązania? Jeżeli ktoś się nudzi, to może wrzuci obrazek pojazdu po np. 100 Generacjach?

[bialy100k]

"Zatkały mi się" - jestem przy 150 generacji a najlepsze wyniki miałem dla 13m 15 i 33 generacji. Kolejna - czwarta to 54 generacja i nie ma wyższej w pierwszej dziesiątce. :( Od 100 generacji praktycznie wygląd pojazdu się nie zmienia. Ślepa uliczka.

[Nequs]

@bialy100k: Zostawiłem w sumie pc na parę godzin. 570 generacja i z tego co widzę na wykresie, od dawna nie wystąpiły zmiany.