Neural network 玩蛇的神经网络可以接受哪些输入？

我正在开发一个神经网络，利用神经进化学来学习玩蛇，但是我不知道应该给出哪些输入

我试着只给出蛇头的位置和苹果的位置。使用这种方法，人工智能可以得到20分左右的分数，因为尾巴不是输入，它只是进入尾巴然后死亡

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我不知道如何将尾巴作为输入传递，但游戏的每个像素都没有输入。

如果你想找到路径，你可能需要每像素/简化像素输入1次（想想你的蛇的宽度，比如10x10，蛇、苹果或空作为状态，都被视为“一个像素”，但这假设您的蛇被锁定在这些框中，如果蛇是按像素定位的，那么您可能需要按像素定位）。我不知道你怎么会期望神经网络比基于规则的人工智能用更少的信息来完成它。@EricBrown Cal我试着传递所有简化的像素，但是神经网络根本没有进化，因为有225（15 x 15）个输入需要处理。我认为从蛇身上“看”某些方向可能会取得好的效果。我不知道该如何实现。你能在网格上投射“看”的“光线”并给出到墙和/或蛇的距离吗？我们一起回去怎么样。。。或者一个简单像素网格的输入，把它当作图像处理？可能采取元方法，发送一个包含可能路径列表的输入，并让它选择，。所以所有的寻路工作都提前完成了。也许可以使用一个简单的泛洪填充路径查找来查找N条路径，其思想是它不是像素，而是运动列表。我不是一个神经网络专家，但我以前做过游戏和路径方面的事情，所以我试着想办法。@EricBrown Cal谢谢，我想我会尝试一种方法，让蛇朝某个方向看，并给出到尾巴的距离，这应该行得通。如果你想找到路径，你可能需要每像素1个输入/简化像素（想想看，用snake、apple或empty作为状态来阻挡你的蛇的宽度，比如10x10，所有这些都被视为“一个像素”，但这假设你的蛇被锁定在这些框中，如果蛇的位置是每像素，那么每像素就是你可能想要的）。我不知道你怎么会期望神经网络比基于规则的人工智能信息更少。@EricBrown Cal我尝试传递所有简化像素，但神经网络根本没有进化，因为有225（15 x 15）个输入需要处理。我认为通过“查看”可能会得到很好的结果在蛇的某些方向。我不知道如何实现。你能投射“看”的“光线”吗在网格上，给出到墙和/或蛇的距离？或者将一个简单像素网格的输入加倍，将其视为图像处理？可能采取元方法，发送一个包含可能路径列表的输入，并让其选择。因此，所有路径查找都提前完成。可能使用简单的泛洪填充路径查找来查找NPaths，我的想法是它不是像素，而是运动列表。我不是一个神经网络的人，但我在那一天做了游戏和路径的东西，所以试着想办法。@EricBrown Cal谢谢，我想我会尝试蛇看特定方向并给出到尾巴的距离的方法，这应该行得通。