摘要：
（1）梯度下降算法主要通过哪两个控制因子实现最优参数选择？这两个因子分别起到什么作用？ 答：梯度下降算法有两个重要的控制因子：一个是步长，由学习率控制；一个是方向，由梯度指定。 1.在梯度下降算法中，步长决定了每一次迭代过程中，会往梯度下降的方向移动的距离。试想一下，如果步长很大，算法会在局部最优点 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:31
平杨猪
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摘要：
（1）举出其他监督学习，无监督学习，强化学习的例子 监督学习：比如手写体识别，我们将许多汉字的手写数字图像数据作为训练数据。汉字的数据的分类目标被称作标签和类。训练数据有一个标签(某一个汉字)，根据标签可以找到关于手写数字图像的正确答案信息，例如“此手写数字图像为‘人’”。在学习阶段，当将手写汉字图 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:29
平杨猪
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摘要：
机器学习基础实验报告 实验三： 一、实验目的 学习识别手写数字图像的卷积神经网络：LeNet学习如何使用单块NVIDIA GPU来计算学习迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning） 二、实验内容和步骤 练习一： 1. 绘制误差loss,训练准确率train acc和测试准确率test 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:25
平杨猪
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摘要：
机器学习基础实验报告 实验二： 一、实验目的 学习Gluon基础语法学习如何使用MXNet提供的Gluon接口更方便地实现线性回归的训练学习通过使用训练集图像训练多层神经网络模型，并利用该模型在测试集上预测手写数字类别，输出分类准确率，给出分类结果 二、实验内容和步骤 练习一： 查阅MXNet文档， 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:17
平杨猪
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摘要：
机器学习基础实验报告 实验一： 一、实验目的 熟悉AWS SageMaker平台学习如何对内存中的数据进行操作，NDArray是一个类，也是存储和变换数据的主要工具更加适合深度学习。学习如何使用MXNet提供的 autograd 模块来自动求梯度。学习对有用到的MXNet函数和类如何查阅文档。学习如 阅读全文
posted @ 2022-01-21 18:11
平杨猪
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摘要：
A*寻路算法实践 一、题目背景 随着多媒体设备、虚拟现实、增强现实、物联网等技术的飞跃发展，计算速度与存储容量的日益提高以及相关软件的研究取得长足进步，人工智能的应用得以进一步推广发展起来。地图寻径问题是人工智能技术的一个重要领域。在网络游戏中，寻径问题必须考虑多方面的因素，比如游戏地图中文件结构和 阅读全文
posted @ 2022-01-21 17:53
平杨猪
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实验四：有限状态机实验 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Win10下的Visualstudio 三、实验原理及过程 //描述有限状态机的算法原理 //描述程序实现时的思路包括对每个函数模块进行详细说明 有限状态机(FSM)是表示有限个状态及在这些状态之间的转移 阅读全文
posted @ 2022-01-21 17:44
平杨猪
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摘要：
实验三：A*算法 一、实验目的 掌握游戏中寻路算法尤其是目前产用的A*算法原理 二、实验仪器 Microsoft Visual Studio2019 三、实验原理及过程 //描述A*的算法原理 //描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明 A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最 阅读全文
posted @ 2022-01-21 17:39
平杨猪
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实验二：聚集与避障 一、实验目的 掌握游戏中聚集与避障的人工智能算法,理解宽视野和有限视野的区别 二、实验仪器 Microsoft Visual Studio2019 三、实验原理及过程 //描述聚集与避障的算法原理 //描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明 智能体只考虑哪些在检测 阅读全文
posted @ 2022-01-21 17:35
平杨猪
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摘要：
实验一：追逐与拦截 一、实验目的 掌握游戏中追逐与拦截的人工智能算法 二、实验仪器 Microsoft Visual Studio2019 三、实验原理及过程 //描述追逐与拦截的算法原理 //描述程序实现时的思路包括对每个调用的API进行详细说明 （1）描述追逐与拦截的算法原理：连续环境中的视线追 阅读全文
posted @ 2022-01-21 17:31
平杨猪
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