我的游戏神经网络算法总是将角色移动到角落

Question

我对神经网络还很陌生。在看了如何构建一些教程之后，我决定用 python 制作一个神经网络来玩我自己的游戏。在游戏中，猎人和猎物都有神经网络（以矩阵乘法的形式）。猎人可以与猎物相撞，吃掉它们，然后获得更多的生命。为了学习，网络选择几个最好的猎人和猎物，选择几个适应度较低的猎人和猎物，然后制作最好的猎人和猎物的孩子。代码有效，但所有的猎物和猎人都进入了角落，我不确定如何阻止这种情况。我希望他们更具互动性。我尝试过更改矩阵、添加偏差等。似乎没有任何效果。

Answer 1

我的建议是看看你是如何定义你的损失函数的。如果你的神经网络实现正确并且你分配了足够的权重；我们应该看到你的损失随着训练迭代而减少。如果你的损失接近于零，但你的神经网络没有按照你想要的方式运行，你应该惩罚你不想要的行为。例如，如果猎人空闲（基本上饿死他们），就惩罚他们。

在不知道您实现了哪种神经网络以及您如何与环境交互（神经网络的输出）的情况​​下，除此之外我无法为您提供更多细节。