问表示代理周围的2d网格。

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我试着训练一个基于神经网络的模型来玩类似于Pac-Man的游戏，除非没有迷宫。也就是说，玩家是在一个二维的网格中，在一些地方有点的食物，玩家需要弄清楚带着食物步行到细胞。

我希望玩家只看到他周围的11x11细胞，也就是一个11x11细胞阵列，我们的玩家在中间，每个细胞中要么有食物，要么没有食物。

我试着把这个数组作为我的神经网络的输入，但是它学习不好。这是有意义的，因为这闻起来像是一个问题，你可以用卷积层来解决，因为这个数组有点像图像。

但与图像不同的是，我们根本不关心轮廓。与图像不同的是，最中间单元格的左边和右边的两个单元格具有非常不同的含义:播放器左侧和右侧的位置。前者中的食物应鼓励向左移动，后者上的食物应鼓励向右移动。对于输入中任何类似间距的单元格，则不是这样。因此，我不认为CNN会是一个很好的选择。

你能想出一种很好的方法来表示神经网络的输入吗？