场景记得使用AI，CNN和RNN

Question

考虑以下场景（图像）。我想开发人工智能，了解一个特定的事件和顺序或它的链。

场景1： - 首先将球传给球员1.然后球员1可以接球或者接球。

场景2： - 球员1将球传给球员2.然后球员2可以接球或者接球。

还有更多其他组合，但限制为2个场景。我的AI想要做的是，记住这两个场景和链条！每个场景发生了什么。

所以我希望你能知道的是，我怎样才能实现这种AI，我应该采用什么样的方法和技术来开发这种AI。据我所知，我发现了RNN，CNN可以做到这一点，不知道他们是不是。你在这个范围内看到了什么样的缺点/挑战。应采取一般步骤来解决这个问题。

谢谢。

Answer 1

谷歌和其他人一直在使用Deep Q，a.k.a结合了深度神经网络和强化学习来训练AI代理人玩游戏。我想，这就是你要做的。

一些教程，示例和研究文章讨论了这个主题。从这些开始：

• Reddit讨论：I trained a deep Q network built in tensorflow to play Atari pong。

• 中篇文章：Simple Reinforcement Learning with Tensorflow Part 4: Deep Q-Networks and Beyond

然后查看研究文章：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning