感知器作为人工神经网络中最基本的单元，有多个输入和一个输出组成。虽然我们的目的是学习很多神经单元互连的网络，但是我们还是需要先对单个的神经单元进行研究。 感知器算法的主要流程： 　　首先得到n个输入，再将每个输入值加权，然后判断感知器输入的加权和最否达到某一阀值v，若达到，则通过sign函数 ...

（1）感知器模型 　　感知器模型包含多个输入节点：X0-Xn，权重矩阵W0-Wn（其中X0和W0代表的偏置因子，一般X0=1，图中X0处应该是Xn）一个输出节点O，激活函数是sign函数。 　　（2）感知器学习规则 　　 　　输入训练样本X和初始权重向量W，将其进行向量的点乘，然后将点 ...

一、激活函数 二、线性回归与梯度下降 三、矩阵乘法 一、激活函数 在第一节中我们了解到，神经元不是单纯线性的，线性函数是只要有输入\(x\)，必定会有一个输出\(y\ ...

线性回归是回归模型 感知器、逻辑回归以及SVM是分类模型 线性回归：f(x)=wx+b 感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是个符号函数，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1 它的学习策略是最小化误分类点到超平面的距离， 逻辑回归：f(x ...

群组行为指的是多个对象组队同时进行的情况。每个boid需满足分离，队列，凝聚三个基本的规则。 分离：群组中的每个个体都与相邻的个体保持一定的距离。 队列：群组以相同的速度，向相同的方向移动。 凝 ...

10、建立AI感知 在介绍完理论知识后，我们将为AI角色添加一个AI感知组件，首先，我们将设置第一种感受——视觉，接着，我们会把玩家角色标记成AI能够感知的对象，为此，我们将为角色添加一个刺激源组件。 首先为AI角色添加一个AI感知组件，在内容浏览器中打开“AI ...

在机器学习-李航-统计学习方法学习笔记之感知机(1)中我们已经知道感知机的建模和其几何意义。相关推导也做了明确的推导。有了数学建模。我们要对模型进行计算。 感知机学习的目的是求的是一个能将正实例和负实例完全分开的分离超平面。也就是去求感知机模型中的参数w和b.学习策略 ...

http://blog.friskit.me/2012/04/how-to-build-a-perfect-game-ai/ 人工智能（Artificial Intelligence）在游戏中使用已经很多年了，并且到现在越来越完善。如果你不在你的游戏中加入完善的游戏智能，那么别人就认为你的游戏 ...