小编Dav*_*vid的帖子

我正在尝试编写我的第一个神经网络来玩游戏连接四。我使用 Java 和 deeplearning4j。我试图实现一个遗传算法，但是当我训练网络一段时间时，网络的输出跳到 NaN，我无法说出我在哪里搞砸了如此严重的事情。我将发布所有 3 个类下面，其中 Game 是游戏逻辑和规则，VGFrame 是 UI，Main 是所有 nn 的东西。

我有一个由 35 个神经网络组成的池，每次迭代我都会让最好的 5 个存活并繁殖，并稍微随机化新创建的神经网络。为了评估网络，我让他们互相争斗，然后给胜者加分，之后输给分数。由于我将一块石头放入已经满的列中，我希望神经网络至少能够在一段时间后按照规则玩游戏，但他们不能这样做。我用谷歌搜索了 NaN 问题，它似乎是一个梯度梯度问题，但据我所知，这不应该发生在遗传算法中？我可以在哪里查找错误或我的实现通常有什么问题的任何想法？

主要的

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions.LossFunction;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Nesterovs;

public class Main {
    final int numRows = 7;
    final int numColums = 6;
    final int randSeed = 123;
    MultiLayerNetwork[] models;

    static …