Pythonゲームニューラルネットワーク。入力をセットアップする方法

Question

私は、ゲームを壁の周りに移動させ、他のタンクを撃つ、パイゲームでタンクゲームを作る過程にあります。

私はニューラルネットワークを作る方法を見つけようとしています。おそらく、敵のために強化学習をするので、各オブジェクトから属性を渡すことによって、どのタンクをどこに移動させるべきか決定するでしょう。

私は、変数の数があるだろうとして、入力データが正しい形状や大きさになるように、しかし、私はそれを設定する方法を見つけることができない、ニューラルネットワークを作成するためにkeras Pythonモジュールを使用することを計画していた

Attributes: 
Enemy -> x,y,width,height,speed,health and other items 
Wall -> x,y,width,height 
Bullet -> x,y,width,height,speed 
Player -> x,y,width,height,speed,health 

壁と弾丸の

私がやりたいこと：

action = Network.predict(state) 

state = (Enemy, Player, Tuple_of_Wall_Data, Tuple_of_Bullet_Data)

とアクションは敵が
action = (Direction,Should_Shoot)

TLDR 形で移動する必要がどこにオプションですマイ質問は、どうすればニューラルネットワークの入力層を設定することができますか（1敵、1人のプレーヤー、m複数の弾丸）、ニューラルネットワークを訓練して敵に方向を与え、強化学習を使って発射する必要がある場合は、

Answer 1

AIエージェントのためのゲームの状態を表す代表的な三つの方法があります：あなたが提案しているものはかなり

1. 内部ゲームの状態、 - ゲーム内のオブジェクトのリストを、彼らの生の属性では。 MLを使用するには、さまざまなサイズを扱うアーキテクチャが必要です。したがって、おそらくリカレント・ニューラル・ネットワークになり、オブジェクトを1つずつ処理します。これは恐らくであり、これはおそらくの表現であることに注意してください。特に人間の場合、このようなゲーム状態にはならず、オブジェクトのストリームを取得しません。

2. グローバルマップビュー。ゲームに十分な地図があれば、それはエージェントへの入力として完全にフィードインされ、完全に観察可能な問題で終わり、形式W x H x Kのデータが得られます。ここでW、Hは地図の幅と高さです、Kはオブジェクトタイプの数です（したがって、各オブジェクトのワンホットエンコーディングを取得します）

3. エージェントの「ビジョン」は現代のRLでおそらく最も普及しているエージェントで、エージェントにはW x H x Kですが、WとHはビジョン（エージェントと一緒に動く）の大きさです。