开车游戏飞机游戏怎么玩
1、最新一代的侠盗猎车手5是这样一款游戏，它内含一个故事驱动的高度自由化世界，以至于游戏推出之后，很多人在通关之后，或者一点剧情没打，会尝试很多非常规的玩法。调整游戏中的物理参数、当一个遵纪守法的「好人」，甚至在游戏里学习侧方位停车帮助考驾照&；&；对于开发者来说，5有一个庞大的虚拟世界，我们在里面可以开车。
2、所以为什么不能用来训练自动驾驶呢。在新冠疫情期间，我们打游戏的时间不断增加，进而产生了大胆的想法。这是一个使用深层神经网络并运用监督学习实现在中自动驾驶的开源项目。
3、项目使用编写，并使用了的扩展库，支持混合精度训练与推断，最多大约有两倍的速度提升。训练后模型在驾驶时的策略是模仿人玩时的操作，并不会去遵守游戏里的交通规则。例如：地板油在街道上穿行，并躲避其他车辆与行人。
4、当在游戏中设置好目标点后，训练好的模型能够自主地驾驶到对应目标点。项目地址：：//。/1996/-----。项目使用人工标记的数据来训练深层神经网络，即首先记录下游戏中的画面已经人玩游戏时的键盘操作，之后使用该数据集来训练神经网络模型。
5、这里需要指出的是，本项目只是用作为自动驾驶的例子，理论上其可用于任意一款驾驶的电子游戏中。下图为使用训练后模型进行自动驾驶的效果展示。这技术，比玩家都稳。此前大多数尝试在电子游戏中实现自动驾驶的模型均包含有深层卷积神经网络，通常是或，
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1、这些模型以单一图像作为输入。当你看到如下这样一张图像时你会作出什么样的反应呢。
2、你可能会想到，最好的选择是刹车来避让图中蓝色和灰色车辆。但是，如果这两辆车都停下来让你先过马路怎么办呢。假如你现在实际上是在倒车呢。
3、你当前的车速以及其他车辆的速度是否允许你穿过马路而不会发生碰撞。单一的图像无法为自动驾驶车辆提供足够的信息。我们需要更多的信息，这就是为什么本项目使用一系列图像作为输入的原因。间隔0.1秒捕捉5张连续的图像，这样的方式为模型提供了更多关于自身、其他车辆与环境的信息。
4、1104由一个深层卷积神经网络，之后连接一个循环神经网络用以上5张连续的图片作为输入，并为其产生对应的向量表征。之后这些表征将会输送到中，会为整个序列输入产生一个独特的向量表征。最后通过一个全连接网络输出以上序列输入在电脑键盘上对应的按键。
5、整体结构如下图所示。这个项目包含了所有用于生成训练数据、进行模型训练以及使用训练好的模型在游戏中自动驾驶的文件。整个项目使用3编写。