Demo_AI_Training

This is a game AI demo implemented using neural networks in Godot 3.5

Here is the usage of theBrain.tscn:

1.设置

Input Layer Num: 输入层节点数量(参数).

Hidden Layer Num: 隐藏层节点数量 (尽量和Output Layer Num 不要差太多）.

Output Layer Num: 输出层节点数量(决策行为）.

Enable Train Set: 如果勾选，则会读取Train Data File 里面的文件值，用来做训练数据, 按顺序重复训练5000次，直到收敛. 注意：勾选后，每次一开始都会随机化节点值和权重值，所以有可能同一个训练集训出来的结果会不一样.

Train Data File: 按每行[输入1，输入2，输入3，输出1，输出2]的方式数组排列， 会根据Input Layer Num 和 Output Layer Num 更改对应的输入输出位置 如：Input Layer Num = 5, Outpu Layer Num = 4时 则csv按此排列[输入1，输入2，输入3，输入4，输入5，输出1，输出2，输出3，输出4] 每行一个训练数据 用0.1表示非，用0.9表示真

Pre Training :使用训练集前随机生成的节点值和权重值.

Post Training :使用训练好的结果， 注意当Enable Train Set 勾选时，Post Training会被复写，如果你已经训练好一个结果，记得另存，或者再次运行前记得取消Enable Train Set, 当Enable Train Set 取消勾选时，意味着AI将使用Post Training 里的文件作为Ai执行.

Post Training Dump : 当aveReTrainData() 函数被调用，则将当前训练的结果保存到该文件，文件名后面会加数字用于区分,

Save Data : 当saveReTrainData（）函数被调用，保存当前新增的训练条目集到csv文件.

2.代码使用

setInput()里的 0,1,2 代表input params的索引

3.训练与保存