IAMDinosaur

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这个项目用很少的代码，把神经网络和遗传算法凑在一起，演示了AI如何从零学会跳 cactus。它直接从 Chrome 离线小恐龙的屏幕像素里读取距离、长度和速度三个信号，喂给一个很小的前馈网络，再靠遗传算法一代代改良跳跃决策。如果你想弄明白进化策略和神经网络是怎么配合的，这可能是最直观的微型范例之一：几个 Node.js 文件，负责读屏、评估十二个候选网络、对表现好的个体做交叉和变异。学生和业余爱好者想动手理解强化式学习的话，跟着源码走一遍，比读抽象的教程收获更大。配套的视频讲解也把每一步拆得很清楚。它不是拿来上生产环境的东西，但作为一份神经进化入门的教学材料，实在难得地平易近人。