08 2024 档案
发表于 2024-08-13 23:18阅读:271评论:0推荐:0
摘要:Unity中利用遗传算法训练MLP 梯度下降法训练神经网络通常需要我们给定训练的输入-输出数据,而用遗传算法会便捷很多,它不需要我们给定好数据,只需要随机化多个权重进行N次“繁衍进化”,就可以得出效果不错的网络。 这种训练方式的好处就是不需要训练用的预期输出数据,适合那类可以简单通过环境交互判断训练
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- Re:游戏AI行为决策——HTN(分层任务网络)受益匪浅--易锦
- Re:游戏AI行为决策——HTN(分层任务网络)最近在写一个游戏规划方法和llm结合的论文,大佬有意愿可以联系我呀wx z1092107433--Siifish
- Re:游戏AI行为决策——HTN(分层任务网络)大佬太牛了,讲得真不错👍--Siifish
- Re:游戏AI行为决策——GOAP(目标导向型行动规划)@秋叶痕 emmm,这里的世界状态是用位图表示的,每个二进制位上的1/0,代表了一种状态的true/false。因此values确实是记录世界状态,但是是所有世界状态,各个状态在values这个值的各...--狐王驾虎
- Re:游戏AI行为决策——GOAP(目标导向型行动规划)楼主,不知道是不是我理解有问题,GoapWorldState的values应该是记录世界状态的值(true/false=1/0)?如果状态都为false的话,那么values为0,假设目标状态包含A,...--秋叶痕
- Re:游戏AI行为决策——HTN(分层任务网络)
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- 1. Re:游戏AI行为决策——HTN(分层任务网络)
受益匪浅
- --易锦
- 2. Re:游戏AI行为决策——HTN(分层任务网络)
最近在写一个游戏规划方法和llm结合的论文,大佬有意愿可以联系我呀wx
z1092107433- --Siifish
- 3. Re:游戏AI行为决策——HTN(分层任务网络)
大佬太牛了,讲得真不错👍
- --Siifish
- 4. Re:游戏AI行为决策——GOAP(目标导向型行动规划)
- @秋叶痕 emmm,这里的世界状态是用位图表示的,每个二进制位上的1/0,代表了一种状态的true/false。因此values确实是记录世界状态,但是是所有世界状态,各个状态在values这个值的各...
- --狐王驾虎
- 5. Re:游戏AI行为决策——GOAP(目标导向型行动规划)
- 楼主,不知道是不是我理解有问题,GoapWorldState的values应该是记录世界状态的值(true/false=1/0)?如果状态都为false的话,那么values为0,假设目标状态包含A,...
- --秋叶痕