我用LWJGL做了一个简单的游戏，让您躲避道路障碍而生存。游戏的唯一输入是向上和向下箭头键。我有一个二维数组的“传感器”，其中包含播放器周围区域的安全状态。有哪些好的Java RNN库可用，我将如何将传感器阵列作为输入应用到一个深层的rnn上进行实时训练，并接收无论在路上还是在路上的反馈。我在下面附加了图片，以帮助您进行构想。
我还没有尝试过任何机器学习库，因为我不太了解如何在这种情况下使用它们，因此您的代码片段建议会派上用场。
//My "sensors"; status of player surroundings
int[][] stuff = {{top1, top2, top3, top4},{mid1, mid2, mid3, mid4},{bottom1, bottom2, bottom3, bottom4}};
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可以在GitHub上找到一些好的库，但这不是您应该寻找的。首先，您需要一种针对RNN的培训技术，我个人会建议在遗传算法中使用RNN的NEAT（增强拓扑的神经进化），有很多视频介绍了它在Snake等游戏中的工作原理和实现方式（如此处的{ {3}}）。如果您访问GitHub并恰好在“ Neural Network Neat”上，您会发现多个仓库，而剩下的就是工具！
您还可以使用反向传播或qlearning，但我个人认为bp在这种特定情况下效果不佳，如果这是您的第一个ml项目，则ql会有所提高。
我推荐这个仓库不是因为它很好，而是因为它很简单，并且可以通过（https://www.youtube.com/watch?v=BBLJFYr7zB8）来理解这个想法。
这是您需要执行的操作！
我认为就是这样！
希望我有帮助，祝你好运！