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  1. left-shift:使用深度强化学习解决游戏2048-源码

  2. 左移 该存储库包含我们的项目中ÉcolePolytechnique的INF581:AI高级主题中使用的代码。 在此项目中,我们旨在培训2048游戏的游戏代理。 我们实现了一个来对游戏进行建模,并使用来自稳定基线库的Deep Q-Learning(DQN)算法来训练多个代理,这些代理会改变状态编码,奖励功能,网络类型和结构。 结果表明,使用单热编码的编码状态对于提高性能至关重要。 我们还得出结论,就此游戏而言,卷积神经网络(CNN)比多层感知器(MLP)更有效。 要进行更深入的讨论,请阅读。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:150mb
    • 提供者:weixin_42165973
  1. j-dogcoder:j-dogcoder的自述文件-源码

  2. :waving_hand: 嘿! 我是贾斯珀 :light_bulb: 我喜欢从事诸如Ai,机器学习和应用程序开发等主题的项目。 :graduation_cap: 我目前是佛蒙特州乡村的一名中学生。 :seedling: 我想更深入地学习机器学习和Ai。 如果您有任何建议,请在此仓库中打开一个问题。 :writing_hand: 在业余时间,我喜欢远足,露营,与家人玩游戏以及与猫依Sn。 :speech_balloon: 欢迎与我联系进行视频,照片和音频编辑,无人机摄影以及有限的编码项
  3. 所属分类:其它

  1. AI深入学习的项目-源码

  2. 深度学习AI顶峰项目 IBM AI工程专业的最后一门课程(项目课程)
  3. 所属分类:其它

  1. Orobaschess-源码

  2. Orobas国际象棋AI v1.1.0 Orobas是在2020年仅使用javascr ipt创建的国际象棋引擎AI。 move生成器是kbjorklu( )中一个古老但写得很好的javascr ipt项目。 Orobas是基于以下人类思维思想的Shanon的B型AI: 位置移动仅在每片的第一或第二层进行认真评估。 3次或更多棋步的棋动作非常少见。 深度只有在我们计算动作时才重要。 因此,仅在战术动作(例如检查,抓获,晋升,固定动作,对手的不稳定动作等)的情况下,才必须进行深入分析。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:160kb
    • 提供者:weixin_42135073
  1. SureStart-VAIL-源码

  2. SureStart 2021 VAIL程序 回应 第一天(2021年2月8日): 在此计划期间,我希望对AI内的各个主题有更深入的了解,并发现如何将其应用于解决具有挑战性的现实问题。 通过日常课程,我旨在学习机器学习项目所需的新技术技能,并创建可以反映人类情感的技术。 我希望我可以在Makeathon阶段运用自己的新知识,并与我的团队和导师紧密合作,学习宝贵的团队合作技能。 我也期待参加各种讲座和研讨会,以寻求有关如何在该领域取得成功的建议! 第2天(2021年2月9日): 监督学习是机器学
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:87kb
    • 提供者:weixin_42140846
  1. AI50-源码

  2. AI50的Python人工智能介绍 本课程探索了现代人工智能基础上的概念和算法,并深入探讨了产生诸如游戏引擎,手写识别和机器翻译之类技术的思想。 通过动手项目,学生将图搜索算法,分类,优化,强化学习以及人工智能和机器学习中的其他主题整合到自己的Python程序中,从而可以接触到这些理论。 到课程结束时,学生将拥有在机器学习库以及人工智能原理知识方面的经验,这些知识使他们能够设计自己的智能系统。 概要 在此回购中,我设计和实现了各种AI代理,从使用搜索算法玩游戏,优化和监督学习到使用TensorF
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:201mb
    • 提供者:weixin_42125867
  1. d2l-java:Dive into Deep Learning的Java实现(D2L.ai)-源码

  2. 深入学习深度学习(Java版) 该项目是从原始的《一书中修改的,该书由Aston Zhang,Zachary C. Lipton,Mu Li,Alex J. Smola和所有社区贡献者组成。 原始书籍的GitHub: : 。 我们改编了本书以使用Java和 。 此处的所有笔记本均可使用Java内核下载并运行。 我们还将该书编入了一个。 AWS和目前正在开发和维护该项目。 如何在Java中运行Jupyter Notebook 线上 您可以通过以下方式在线运行: 或合作: 本地 请按照
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:465kb
    • 提供者:weixin_42179184
  1. 光纤:简化了人工智能的分布式计算-源码

  2. 加入Fibre用户的电子邮件列表 纤维 简化AI的分布式计算 该项目是实验性的,API不稳定。 Fiber是用于现代计算机集群的Python分布式计算库。 它很容易使用。 Fiber使您可以编写在计算机群集级别上运行的程序,而无需深入研究计算机群集的详细信息。 很容易学习。 Fiber提供了与您熟悉的Python标准库相同的API。 如果您知道如何使用多重处理,则可以使用Fiber对计算机集群进行编程。 很快Fiber的通信主干网建立在基础上, 是一个高性能的异步消息传递库,可实现快速可
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:19mb
    • 提供者:weixin_42103128