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编程问答

神经网络到底是如何做出决策的?

發(fā)布時(shí)間:2025/4/5 编程问答 14 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 神经网络到底是如何做出决策的? 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

(A,B)---m*n*2---(1,0)(0,1)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衰變假設(shè):被概率密度表達(dá)的粒子A和B彼此互為粒子和環(huán)境,在相互作用中被彼此微擾產(chǎn)生衰變,衰變產(chǎn)物是B化A和A化B,網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率是兩個(gè)粒子分類準(zhǔn)確率的算術(shù)和pave=Σpr。

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用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類兩個(gè)數(shù)據(jù)集,讓A代表圍棋中白棋的可能走勢(shì),B代表黑棋的可能走勢(shì),

(白,黑)--m*n*2---(1,0)(0,1)

?

用兩色棋的未來(lái)的演化來(lái)訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò),比如讓機(jī)器執(zhí)黑棋,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到針對(duì)現(xiàn)在白棋盤(pán)面最優(yōu)的落子方法。按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衰變假設(shè),可以將白棋的盤(pán)面理解成環(huán)境,把黑棋的盤(pán)面看作是在白棋環(huán)境中的粒子。

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可以理解要找的黑棋的最優(yōu)落子方法是在白棋環(huán)境中半衰期最長(zhǎng)的黑棋粒子。因?yàn)榘胨テ谠介L(zhǎng)表明粒子越穩(wěn)定,越不易受環(huán)境的影響。也就表明黑棋對(duì)整個(gè)盤(pán)面的掌控更強(qiáng),走勢(shì)更為主動(dòng)。表明黑棋可以在白棋的環(huán)境中活的更久。對(duì)棋牌游戲來(lái)說(shuō)活得比對(duì)方更久和取得勝利這兩種表述顯然是一樣的。

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計(jì)算過(guò)程,(1,0)位和(0,1)位的分類準(zhǔn)確率P10和P01是放射剩余,迭代次數(shù)N是時(shí)間,T是半衰期

如果白棋是(1,0)位那就是要找到P01最大的解,因?yàn)镻01越接近1,半衰期T越大。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络到底是如何做出决策的?的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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