Esse é um projeto remake de https://github.com/JVictorDias/DeepCars em Python. Da mesma forma do original decidi fazer para facilitar os estudos em redes neurais.
Eu mantive o código original no diretorio "original" para facilitar a tradução.
Referências:
- Rede neural (18, 6, 4) + 1 bias com função de ativação ReLU, levou 138 gerações para treinar o modelo
- *Rede neural (18, 6, 6, 4) + 1 bias com função de ativação ReLU, levou 60 gerações para treinar o modelo
- Função de mutação aleatória
- Grafico da rede neural do melhor carro
- Obstaculos
- Zonas de aceleração e desaceleração
- Armazenamento do melhor cerebro
- Laser destruidor com aceleração
- Serialização da matriz de distancias na primeira execução (distance_matrix.npy)
- População 200 carros (Por capacidade inferior do meu notebook)
- Estatisticas na tela
- Identificador do melhor carro
- Renderização do mapa após chegar na linha de chegada (Apertar a tecla SPACE força a exibição)
- Quando chega na linha de chegada exibe o laiser destruidor e os 18 sensores
- O algoritimo de distancia foi usada dijkstra
- No final da execução é gravado deepcars.prof para estatisticas de performance
- Processamento de update de cars multithread
- Graficos maneiros de explosão do laser destruidor
- Otimizações graficas com GPU
- Otimizações de IA com frameworks como PyTorch
pip install --user pipenv pipenv install python deepcars/main.py