是3年起步。
因此,在团队水平开始上升,又招聘了一些更有经验的程序员之后,游戏引擎的开发该开始了。
而今天孟谦要给员工们说的,是游戏引擎中的一个东西,人工智能...
游戏离不开简单的AI,尤其是后面不管是做格斗游戏,还是华夏上古神话版的DOTA,都离不开人机对战。
孟谦虽然在游戏引擎的开发上需要学习不少东西,但人工智能...是他的专业。
“重生后终于能给人讲一回人工智能了啊...”孟谦有种封印被稍稍掀开的感觉。
2001年,还没有深度算法,深度算法是2006年枫叶国多伦多大学教授GeoffreyHinton提出的,不过这一世,深度算法的提出者的名字,注定会变成孟谦...
这一世对孟谦来说,其他领域都可以失败,唯独人工智能领域不行,这是一个算法架构师的尊严问题...
2001年的华夏,成熟程序员就不多,更不要提成熟的算法工程师了,所以孟谦打算在大风科创开始培养,反正大部分员工都很好学,孟谦慢慢把自己的东西教给他们。
他们以后的路怎么走,就看他们自己了。
“我们先来了解一下人工智能的历史,这个事情要从1981年的诺贝尔医学奖说起,获奖者发现人的视觉系统的信息处理是分级的,从此激发了人类对神经系统新的思考。
...
1957,人类首次提出了可以模拟人类感知能力的机器,叫做感知器,感知器的算法原理就是计算出恰当的权系数(w1,w2,…,wn),使系统对一个特定的样本(x1,x2,…,xn)能产生期望值d。
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但是感知器只能解决线性问题,无法解决非线性问题,这之后,便有了BP神经网络的崛起。
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,它的第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。
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BP网络采用的传递函数是非线性变换函数,Sigmoid函数,单极性S型函数定义如下:f(x)=1/1+e−x,单极性S型函数定义如下:f(x)=1−e−x/1+e−x。
...
BP算法的代码实现方式我给大家简单操作一边。
先定义一个BP神经网络的类,设置网络相关参数,实例化该神经网络,构建成一个输出3维,输出1维,带有3个隐藏层的BP网络,初始化BP神经网络的时候,开始初始化各层网络节点的权重、权重动量、误差初始值,引入学习训练数据...”
一说到
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