神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏教程

资源摘要信息:"本资源是一份基于神经网络和遗传算法实现的Flappy Bird小游戏的项目源码。项目属于个人的课程设计或毕业设计，经过测试验证，确保能够成功运行。项目得到的答辩评审平均分为96分，表明其专业性和实用性得到了高度认可。本项目对于计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、教师和企业员工具有很高的学习价值，同时也适合初学者作为进阶学习材料。此外，该资源也可作为毕业设计、课程设计、作业和项目初期立项的参考或演示。本资源鼓励在遵循学术诚信的基础上进行学习和研究，并明确禁止用于商业用途。 该项目源码使用了人工智能领域的深度学习技术和遗传算法。深度学习中的神经网络是实现机器学习中最为关键的技术之一，它由多个处理层组成，能够通过学习数据中的特征表示来进行预测或决策。在该项目中，神经网络被用于模拟玩家控制Flappy Bird游戏中的小鸟，通过学习控制策略来实现自动避障飞行。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索优化算法，它通常用于解决优化和搜索问题。在Flappy Bird游戏中，遗传算法可以被用来优化神经网络中的参数，如权重和偏置，以提高游戏的得分和游戏体验。 项目的标签“AI 深度学习 神经网络 毕业设计 课程设计”进一步强调了其在人工智能和深度学习教学中的应用，以及作为学术项目的使用场景。'ori_code_ai'是压缩包内的文件名称，可能是指该项目源码的原始文件或包含人工智能相关代码的文件。 在下载和使用本资源时，建议用户仔细阅读README.md文件（如果存在），它将提供项目运行的具体指导、代码结构说明以及可能的使用建议或限制。务必注意，该资源仅供学习和研究使用，禁止用于任何商业目的。"