나는 NEAT이라는 신경망 기술을 사용하여 턴 기반 게임 AI에서 작업 중입니다. 두 가지 차원 (X & Y 좌표) 공간을 이동할 수있는 네트워크를 훈련 시키려하고 있는데, 실제로는 2 차원 배열에 저장되는 값이 다양합니다. 내가 신경 네트워크를 사용하기위한 두 가지 전략을 볼 수 있습니다 : 그리드의 각 "셀"에 대한 을 뉴런에 입력으로 다른 추론에서 점
인공 신경망을 사용하여 Tic-tac-toe 게임을하고 싶습니다. 네트워크 구성은 다음과 같습니다. 9 개의 필드 각각에 2 개의 입력 뉴런을 사용합니다. 그래서 저는 18 개의 입력 뉴런을 가지고 있습니다. 모든 필드에 대해 플레이어 1 부분에 대해 플레이어 1과 1의 뉴런에 대해 1 개의 입력 뉴런이 있습니다. 그 외에도 현재 보드 위치를 평가하는 1
게임을 개발 중입니다. 게임의 각 엔티티는 GameObject입니다. 각 GameObject은 GameObjectController, GameObjectModel 및 GameObjectView으로 구성됩니다. (또는 inheritants을 포함한다.)의 NPC를 들어 의 GameObjectController가로 분할된다 IThinkNPC : 현재 상태를 읽