Topic · unordered discovery
Reproducibility
Repeatable environments, runs, provenance, and continuation contracts.
Engineering
Projects
Active
訓練 AI 玩 Atari 打磚塊，從模型評估到瀏覽器對戰。
The project carries reproducible training, evaluation, ONNX inference, and an interactive browser demo as one connected engineering story.
Writing
球掉一條命時多扣一分，真的會讓 AI 玩得更好嗎？
三次獨立訓練得到不同方向的結果。比較失命時多扣一分是否能穩定提高打磚塊的原始得分。
Reinforcement LearningDQNEvaluation
AI 怎麼從打磚塊畫面學會選動作？
從打磚塊的一次互動開始，理解模型看到的畫面、即時得分與未來價值，並看 Q-Learning 如何把未來的回饋傳回現在。
Reinforcement LearningDQNEvaluation
DQN 得分比較高，就代表真的會玩嗎？
一個 DQN 看似贏過隨機策略，逐局檢查卻發現它常卡在等待畫面。從這個反常結果理解訓練、除錯與公平評估。
Reinforcement LearningDQNEvaluation
讓打磚塊 DQN 從遊戲畫面走到瀏覽器
從遊戲畫面、DQN 訓練與模型比較，到 ONNX 推論和瀏覽器展示，完整介紹打磚塊專案。
Reinforcement LearningDQNReproducibility