를 볼 수 있습니다. 날짜 내가 직면하고있어 문제는 내가 현재 날짜 로 감지 내일 ""오늘 "와 같은 캐주얼의 경우"매우 잘 작동하지만, 특별한 실패 whihc 내 로봇에 대한 sys.date 엔티티를 사용하고 있다는 것입니다 사례는 다음과 같습니다. 사용자가 "aaj", "foran"또는 "abhi"라고 말하면 현재 날짜로 감지 할 수있는 한 가지 더 추
나는 numPy를 사용하여 Logistic 회귀 모델을 만들고 TensorFlow "Getting Started"예 : tensorFlow 예제와 동일한 학습 속도와 기원을 사용하여 {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}을 사용하여 교육하려고합니다. 그러나 어떤 이유로 올바른 체중과 편견을 배우십시오. 어떤 도움이 필요합니까?
다음과 같이 MDP 자동차 공급 및 수요 문제를 해결하고 수동으로 전환 확률 매트릭스를 자동으로 생성하는 기술이 있는지 생각하고있었습니다. , 1030 3 1 1,100 1,2,3 는 스테이션 1에서 차 가정, 시간, 1 국, 2 국 (1000) 3 : 는 수요가 다음과 같다 가정 자동차가 역 1에서 떨어지고 40 %의 기회가 역 2에서 떨어질 확률은 60
Blocksworld 문제에 대한 휴리스틱 솔루션을 개발 중입니다. 나는 h (n)의 위치에서 블록 수를 사용하여 시도했다. 거의 효과가없는 것 같습니다. 누군가가 문제에 대한 적절한 경험을 지적하고 어떻게 작동하는지 몇 가지 예를 설명하십시오. Blocksworld Problem Example:
Initial(starting State):
Stack
나는 Unity platformer 게임을 위해 적 AI 이동 시스템을 작업 중입니다. 일정한 기준으로 유휴, 오른쪽으로 이동 또는 왼쪽. 나는 결정을 결정한 사람이 다음 결정과 똑같을지라도 (즉, "오른쪽으로 이동"을 두 번 연속 선택하거나 그 이상의 횟수만큼 선택할 수 있더라도) 적의 결정을 선택할 수 있기를 바랍니다 싶어). 아래 스크립트는 오류가 없
현재 텐서 흐름을 학습 중입니다. 나는 softmax 모델을 사용하여 분류 모델을 만들려고 노력했다. 이 프로그램에서는 CSV 파일에서 두 개의 열 왼쪽에 교육 데이터 세트를 설정하고 두 열의 오른쪽에는 두 개의 레이블을 설정합니다. 예를 들면 : 데이터 1이, 데이터 2가, LABEL1는 라벨 2 234, 23, 1, 0 # 234 정도로 LABEL1 1
분기 인수가 너무 높기 때문에 최소 최대 알고리즘을 사용하여 16 진수 게임에 효율적인 알고리즘을 설계하는 방법. 일반적인 tic tac toe 게임은 간단한 min max 알고리즘을 사용하여 만들 수 있지만이 경우 11 * 11 보드 게임의 경우 121 조합이 있으므로 조합 수를 줄이는 방법이 많은 조합을 최소화하는 방법
나는 몇 가지 속성/속성이 고정되어있는 모델이 있습니다 (약 15 개의 독립적 인 속성). 동일한 모델에는 나에게 가장 흥미로운 또 다른 속성이 있습니다. 그 속성의 특정 가치를 극대화하고 싶습니다. 나는 고정 된 속성 값이 내 데이터를 기반으로 가장 흥미로운 속성에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶습니다. 나는 이것이 통계 문제라고 생각하지만 확실하지 않다.