感知器作為人工神經網絡中最基本的單元，有多個輸入和一個輸出組成。雖然我們的目的是學習很多神經單元互連的網絡，但是我們還是需要先對單個的神經單元進行研究。 感知器算法的主要流程： 　　首先得到n個輸入，再將每個輸入值加權，然后判斷感知器輸入的加權和最否達到某一閥值v，若達到，則通過sign函數 ...

（1）感知器模型 　　感知器模型包含多個輸入節點：X0-Xn，權重矩陣W0-Wn（其中X0和W0代表的偏置因子，一般X0=1，圖中X0處應該是Xn）一個輸出節點O，激活函數是sign函數。 　　（2）感知器學習規則 　　 　　輸入訓練樣本X和初始權重向量W，將其進行向量的點乘，然后將點 ...

一、激活函數 二、線性回歸與梯度下降 三、矩陣乘法 一、激活函數 在第一節中我們了解到，神經元不是單純線性的，線性函數是只要有輸入\(x\)，必定會有一個輸出\(y\ ...

線性回歸是回歸模型 感知器、邏輯回歸以及SVM是分類模型 線性回歸：f(x)=wx+b 感知器：f(x)=sign(wx+b)其中sign是個符號函數，若wx+b>=0取+1，若wx+b<0取-1 它的學習策略是最小化誤分類點到超平面的距離， 邏輯回歸：f(x ...

群組行為指的是多個對象組隊同時進行的情況。每個boid需滿足分離，隊列，凝聚三個基本的規則。 分離：群組中的每個個體都與相鄰的個體保持一定的距離。 隊列：群組以相同的速度，向相同的方向移動。 凝 ...

10、建立AI感知 在介紹完理論知識后，我們將為AI角色添加一個AI感知組件，首先，我們將設置第一種感受——視覺，接着，我們會把玩家角色標記成AI能夠感知的對象，為此，我們將為角色添加一個刺激源組件。 首先為AI角色添加一個AI感知組件，在內容瀏覽器中打開“AI ...

在機器學習-李航-統計學習方法學習筆記之感知機(1)中我們已經知道感知機的建模和其幾何意義。相關推導也做了明確的推導。有了數學建模。我們要對模型進行計算。 感知機學習的目的是求的是一個能將正實例和負實例完全分開的分離超平面。也就是去求感知機模型中的參數w和b.學習策略 ...

http://blog.friskit.me/2012/04/how-to-build-a-perfect-game-ai/ 人工智能（Artificial Intelligence）在游戲中使用已經很多年了，並且到現在越來越完善。如果你不在你的游戲中加入完善的游戲智能，那么別人就認為你的游戲 ...