利用深度学习训练吃豆人AI：介绍基础的神经网络原理

# 1. 人工智能和神经网络简介

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门致力于研究、开发和实现智能化系统的科学与技术。从诞生之初，人工智能就是计算机科学领域中备受关注的研究方向。在AI的众多技术中，神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型。神经网络的发展推动了深度学习技术在人工智能领域的广泛应用。

在本章中，我们将介绍人工智能和神经网络的基本概念，以及深度学习在人工智能领域的应用。让我们一起深入探讨这些引人入胜的话题。

# 2. 吃豆人游戏简介与挑战

- **2.1 吃豆人游戏背景和规则**
- **2.2 挑战：如何让AI代替玩家来控制吃豆人**

在第二章中，我们将介绍吃豆人游戏的背景和规则，以及挑战：如何利用人工智能技术让AI代替玩家来控制吃豆人。让我们一起深入探讨吧！

# 3. 深度学习基础知识

在构建吃豆人AI模型之前，我们有必要深入了解深度学习的基础知识。本章将介绍神经元模型与激活函数、前向传播和反向传播算法，以及损失函数与优化算法等内容。

### 3.1 神经元模型与激活函数

神经网络的基本组成单位是神经元，它接收输入信号，执行加权求和后通过激活函数输出。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等，它们对神经网络的训练和收敛起着重要作用。

import numpy as np

# 定义Sigmoid激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义ReLU激活函数
def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# 定义Tanh激活函数
def tanh(x):
    return np.tanh(x)

### 3.2 前向传播和反向传播算法

在神经网络中，前向传播是指输入数据通过网络层层传递，最终得出预测结果；反向传播则是根据损失函数计算梯度并更新网络参数，实现误差的反向传递。这两个过程是深度学习模型训练的核心。

class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # 初始