Ejemplo de snake entrenada. Generacion 28 (nuevita) puede llegar a muchas manzanas.
2023-03-02.14-35-22.mp4
$ git clone https://github.com/SamC4r/SnakeGameAI.git
$ cd SnakeGameAI/SNAKETUTO
$ python3 snake_ai.py
Modificar el config-feedforward si es necesario
Atributos más importantes: se puede cambiar a tanh en vez de sigmoid también
- activation_default = sigmoid
- fitness_threshold = 100
fitness_threshold > limite de fitness. Si un individuo llega o supera ese valor de fitness el programa termina y guarda los datos. Por defecto fitness es 100. ALcanza para llegar a unas 80-90 manzanas.
- Set render to 0. -r 0
- cambiar sigmoid por tanh
python3 snake_ai.py -r 0
python3 snake_ai.py -p nombre-archivo
Cada vez que se cierra el programa o se consigue el objetivo (max fitness) se guarda la poblacion como population.dat
Si hay errores de paquetes: "No module named..."
$ pip3 install --upgrade nombredelpaquete
$ python3 snake_ai.py
Juega al snake solo.
💡 Se comienzan a ver mejoras a partir de la generación 10. Mejoras significativas generación 15 a 30.
También incluye unn archivo llamado snake.py Este es el juego normal para probar
Para quitar el modo rápido presionar espacio
- Se muestra la evoloución del aprendizaje de la red
- Tiempo de desarrollo 5 dias
Samuel Caraballo Chichiraldi
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