以下内容来源于一次部门内部的分享，主要针对AI初学者，介绍包括CNN、Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者，因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍，而不会进行详细的公式推导。
** 关于Flappy Bird **
Flappy Bird（非官方译名：笨鸟先飞）是一款2013年鸟飞类游戏，由越南河内独立游戏开发者阮哈东（Dong Nguyen）开发，另一个独立游戏开发商GEARS Studios发布。—— 以上内来自《维基百科》
Flappy Bird操作简单，通过点击手机屏幕使Bird上升，穿过柱状障碍物之后得分，碰到则游戏结束。由于障碍物高低不等，控制Bird上升和下降需要反应快并且灵活，要得到较高的分数并不容易，笔者目前最多得过10分。
本文主要介绍如何通过AI（人工智能）的方式玩Flappy Bird游戏，分为以下四个部分内容：
一、Flappy Bird 游戏展示在介绍模型、算法前先来直接看下效果，上图是刚开始训练的时候，画面中的小鸟就像无头苍蝇一样乱飞，下图展示的是在本机（后面会给出配置）训练超过10小时后（训练步数超过2000000）的情况，其最好成绩已经超过200分，人类玩家已基本不可能超越。
由于本机配置了CUDA以及cuDNN，采用了NVIDIA的显卡进行并行计算，所以这里提前贴一下运行时的日志输出。
关于CUDA以及cuDNN的配置，其中有一些坑包括：安装CUDA之后循环登录，屏幕分辨率无法正常调节等等，都是由于NVIDIA驱动安装的问题，这不是本文要讨论的主要内容，读者可自行Google。
** /gpu:0 **这是TensorFlow平台默认的配置方法，表示使用系统中的第一块显卡。
本机软硬件配置：
系统：Ubuntu 16.04
显卡：NVIDIA GeForce GTX 745 4G
版本：TensorFlow 1.0
软件包：OpenCV 3.2.0、Pygame、Numpy、…
细心的朋友可能发现，笔者的显卡配置并不高，GeForce GTX 745，显存3.94G，可用3.77G（桌面占用了一部分），属于入门中的入门。对于专业做深度学习算法的朋友，这个显卡必然是不够的。知乎上有帖子教大家怎么配置更专业的显卡，有兴趣的可以移步。
二、模型：卷积神经网络神经网络算法是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。人工神经元与生物神经元结构类似，其结构对比如下图所示。
人工神经元的输入（x1,x2...xm）类似于生物神经元的树突，输入经过不同的权值（wk1, wk2, ....wkn），加上偏置，经过激活函数得到输出，最后将输出传输到下一层神经元进行处理。
激活函数为整个网络引入了非线性特性，这也是神经网络相比于回归等算法拟合能力更强的原因。常用的激活函数包括sigmoid、tanh等，它们的函数表达式如下：
这里可以看出，sigmoid函数的值域是（0,1），tanh函数的值域是（-1,1）。
** 卷积神经网络**起源于动物的视觉系统，主要包含的技术是：
全连接网络的问题在于：
人类的视觉系统决定了人在观察外界的时候，总是从局部到全局。
比如，我们看到一个美女，可能最先观察到的是美女身上的某些部位（自己体会）。
因此，卷积神经网络与人类的视觉类似，采用局部感知，低层的神经元只负责感知局部的信息，在向后传输的过程中，高层的神经元将局部信息综合起来得到全局信息。
从上图中可以看出，采用局部连接之后，可以大大的降低训练参数的量级。
虽然通过局部感知降低了训练参数的量级，但整个网络需要训练的参数依然很多。
参数共享就是将多个具有相同统计特征的参数设置为相同，其依据是图像中一部分的统计特征与其它部分是一样的。其实现是通过对图像进行卷积（卷积神经网络命名的来源）。
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