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井字游戏的遗传算法
因此 我被分配的问题是使用遗传算法编写 5x5x5 井字棋玩家 我的方法是从 3x3 开始 让它发挥作用 然后扩展到 5x5 然后扩展到 5x5x5 它的工作方式是这样的 模拟一大堆游戏 并在每个游戏的每个回合中 在相应的表 作为 C st
artificialintelligence
geneticalgorithm
Porter Stemmer 算法未返回预期输出?当修改为def时
我正在使用PorterStemmer http tartarus org martin PorterStemmer Python 端口 http tartarus org martin PorterStemmer python txt 波特
python
Algorithm
preprocessor
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Normalization
如何用C#实现交互式决策树
我需要允许用户通过在屏幕上显示的两个简单选项之间进行选择来选择自己的路径 以便进行下一组选择 直到他们到达其中一个结局 即应该实现这样的事情 我尝试过以下代码 但每次只评估左侧 我想知道如何才能达到如上图所示的结果 覆盖所有分支 例如 如果
c
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Decisiontree
如何在Matlab中增量训练神经网络?
假设我有很大的训练集 导致 Matlab 在训练时挂起 或者没有足够的内存来容纳训练集 是否可以将训练集分成几部分并逐部分训练网络 是否可以一次用一个样本 一个一个 来训练网络 您可以手动将数据集分成批次并逐一训练它们 for bn 1 n
MATLAB
machinelearning
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neuralnetwork
在文本中查找相关单词的算法
我想要一个单词 例如 Apple 并处理一个文本 或者可能更多 我想提出相关术语 例如 处理 Apple 的文档并发现 iPod iPhone Mac 是与 苹果 相关的术语 关于如何解决这个问题有什么想法吗 作为起点 您的问题涉及文本挖掘
artificialintelligence
similarity
使用极小极大搜索进行信息不完善的纸牌游戏
我想使用极小极大搜索 带有 alpha beta 修剪 或者更确切地说负极大搜索 让计算机程序玩纸牌游戏 纸牌游戏实际上由 4 名玩家组成 因此 为了能够使用极小极大等 我将游戏简化为 我 对抗 其他人 每次 移动 之后 你都可以从游戏本身
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minimax
如何使用java在tensorflow中训练模型
我正在尝试找到一个可以帮助在java中训练图像分类模型的教程 我应该以与在 python 中训练模型相同的方式工作 当前版本的 Tensorflow 1 3 java API 不允许训练模型 但仅允许使用预先训练的模型
Java
machinelearning
tensorflow
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关于集群和群体算法有哪些好的资源?
前段时间看了小说Prey https rads stackoverflow com amzn click com 0066214122 尽管这绝对是有趣的科幻小说领域 但它激起了我对群体人工智能的兴趣 我最近在 Reddit 上看到了这些演
Algorithm
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boids
如何编写一个简单的人工智能聊天机器人?
我想构建一个机器人 它会问某人一些简单的问题 并根据答案进行分支 我意识到解析人类反应的含义将具有挑战性 但是如何设置程序来处理对话的 状态 这将是人类和机器人之间的一对一对话 您可能想调查一下马尔可夫链 http en wikipedia
languageagnostic
artificialintelligence
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Chatbot
希望编写电气工程相关的开放软件[关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 如果这个问题有点宽泛 我深表歉意 希望您的回答能帮助我将范围缩小到更有意义的问题 我在软件工程方面经验丰富 最近与一位朋友进行了交谈
c
opensource
Embedded
artificialintelligence
如何实现一个程序来查找二维平面中的最短路径?
如果在二维平面上没有 所有可能的二维形状 圆形 四边形 三角形 不规则形状 的障碍物 那么如何实现一种机制来找到障碍物周围的最短路径 我正在考虑使用 Visual C 因为它提供了许多图形类来绘制此类图形 我已经走了很远 1 首先我将使用
Algorithm
visualc
geometry
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在神经网络反向传播算法中循环训练数据
在一个训练周期中我使用训练数据样本多少次 假设我有 60 个训练数据 我遍历第一行并进行前向传递 并使用后向传递的结果调整权重 使用 sigmoidal 函数如下 Forward pass Si sum of Wi Uj Ui f Si 1
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neuralnetwork
backpropagation
井字游戏评价棋盘算法
我已经用人工智能实现了井字棋 但现在面临一个问题 如何评价井字棋游戏的棋盘 也许一开始我会描述它应该如何工作 我们有 n 个井字棋游戏板 有不同的变体 我们的人工智能应该评估哪个棋盘最适合继续前进 最适合对手 Ai 通过极小极大算法计算移动
Algorithm
artificialintelligence
tictactoe
rate
TicTacToe AI 做出错误的决定
一点背景知识 作为在 C 中学习多节点树的一种方法 我决定生成所有可能的 TicTacToe 棋盘并将它们存储在树中 以便从节点开始的分支都是可以从该节点开始的所有棋盘 以及节点是一步步跟随的棋盘 之后 我认为编写一个人工智能来使用该树作为
Algorithm
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Decisiontree
tictactoe
当我们已经有一阶逻辑时,为什么还需要 PDDL?
这可能是一个完全天真的问题 但我有兴趣知道具体原因 最初为什么要开发 PDDL 为什么我们不能使用一阶逻辑进行推理 解决问题的效率 使用更具体的语言来表达您的问题可以应用更具体的算法来解决问题 从理论上来看 FOL 是不可判定的 而大多数
artificialintelligence
pddl
张量流中使用的钩子是什么意思
我无法理解python tensorflow中Hook的确切含义 LearningRateSetterHook tf train SessionRun Hook 如果您向我解释一下 我将不胜感激 谢谢 这可能是一个关于什么是钩子的更普遍的问
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tensorflow
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hook
15 谜题启发式
The 15 Puzzle是涉及启发式的建模算法的经典问题 此问题常用的启发式方法包括计算错位图块的数量以及计算每个块与其在目标配置中的位置之间的曼哈顿距离之和 请注意 两者都是可接受的 即它们永远不会高估剩余的移动次数 这确保了某些搜索算
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heuristics
神经网络发散而不是收敛
我已经实现了一个 2 层的神经网络 使用 CUDA 每层 2 个神经元 我试图让它使用反向传播学习 2 个简单的二次多项式函数 但它没有收敛 而是发散 输出变得无穷大 以下是有关我尝试过的更多详细信息 我已将初始权重设置为 0 但由于它是发
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neuralnetwork
图搜索和树搜索有什么区别?
有什么区别图搜索 and 树搜索有关 DFS A 搜索的版本人工智能 从现有的答案来看 这个概念似乎存在很多混乱 问题始终是图表 树搜索和图搜索之间的区别并不在于问题图是树还是一般图 始终假设您正在处理一般图表 区别在于遍历模式用于搜索图形
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