Projeto que aplica Algoritmo Genético para evolução de redes neurais que jogam o dinossauro do Chrome. O objetivo é treinar uma rede que aprenda a sobreviver evitando obstáculos no simulador.
- JogoComVisual/: Código para a interface gráfica e execução visual do jogo com o dinossauro controlado pela rede treinada.
- RedesJaTreinadas/: Modelos de redes neurais já treinadas, salvas para uso direto.
evolucao_treinamento.py: Script principal para treinamento das redes neurais usando algoritmo genético.playground.py: Código para testes diversos e experimentações rápidas.rede_neural.py: Implementação da rede neural, com métodos de mutação e forward pass.simulador.py: Simulador do jogo do dinossauro, responsável pela lógica do jogo e avaliação das redes.
- Treinamento: Execute
evolucao_treinamento.pypara rodar a evolução das redes neurais. - Visualizar: Após o treinamento, use o código dentro de
JogoComVisualpara rodar o dinossauro controlado pela rede treinada. - Testar: Utilize
playground.pypara experimentar outras ideias ou testar redes manuais.
- A técnica permitiu o aprendizado do jogo pelas redes, no final, temos redes que jogam infinitamente o jogo, sem nunca perderem
- É legal perceber que as redes nunca aprendem a "jogar o jogo", elas aprendem a maximizar seus pontos, se pra isso for necessário vencer o jogo, ok, se não for... -> Uma rede descobriu como bugar o jogo e fazer o dino voar, nunca perdeu pontos e foi a maior recordista de todos os testes