matlab代码做游戏
项目清单
这是一个列出我以前的项目的项目。
随着我执行更多项目，此信息将不断更新。
上次修改时间：2017年11月3日。
1.
RNN用于MNIST标签预测和数据补绘。
关键词：深度学习，递归神经网络，MNIST
这是Google
DeepMind提供的“机器学习高级主题”课程的课程。
在这个项目中，我开发了两种RNN，一种用于图像标签预测，另一种用于图像修补。
标签预测任务将MNIST图像分成逐个像素的序列，因此训练任务是不平凡的。
第二个RNN网络学习图像的长期依赖性，并在某些像素损坏的情况下填充丢失的像素。
LSTM和GRU单元均在该项目中进行了测试。
该项目的源代码可在GitHub上找到：
。
2.针对OpenAI体育游戏的深度强化学习。
关键字：深度强化学习，神经网络Q学习，DQN，Double-DQN
这也是Google
DeepMind提供的“机器学习高级主题”课程的课程。
在这个项目中，训练了基于神经网络的不同代理，以在openAI提供的环境中玩Gym游戏。
第一部分是为CartPole游戏设计的，然后第二部分分别是为Pong，Pancman女士
