场景记得使用 AI、CNN 和 RNN

Question

考虑以下场景（图片）。我想开发人工智能，以了解特定事件和序列或它的链条。

场景 1 :- 首先将球传给球员 1。然后球员 1 可以接球或错过球。

场景 2 :- 球员 1 将球传给球员 2。然后球员 2 可以接球或错过球。

还有更多其他组合，但我们限制为 2 个场景。我的AI要做的是，记住这两个场景和链条！每个场景发生了什么。

所以我希望你知道的是，我如何实现这种人工智能，我应该应用什么样的方法和技术来开发这种人工智能。据我所知，我发现 RNN、CNN 可以做到这一点，但不知道他们到底是什么。以及您在此范围内看到了什么样的缺点/挑战。应该采取一般步骤来解决这个问题。

谢谢。

Answer 1

Google 和其他公司一直在使用 Deep Q（也就是深度神经网络和强化学习的组合）来训练 AI 代理玩游戏。我想，这就是你想要做的。

几个教程、示例和研究文章讨论了这个主题。从这些开始：

• Reddit 讨论：I trained a deep Q network built in tensorflow to play Atari pong。

• 中篇文章：Simple Reinforcement Learning with Tensorflow Part 4: Deep Q-Networks and Beyond

然后查看这篇研究文章：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning