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搜索资源列表

  1. 21个项目玩转深度学习代码

  2. 读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-19
    • 文件大小：151mb
    • 提供者：weixin_43330397

  1. tensorflow21个项目玩转深度学习源代码.zip

  2. 《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorF

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-24
    • 文件大小：152mb
    • 提供者：qq_23094611

  1. Python-基于MatterjsTensorFlowjs用DQN玩落球躲避游戏Demo

  2. 基于Matter.js TensorFlow.js用DQN玩落球躲避游戏Demo

  3. 所属分类：其它

  1. Python-自动玩微信跳一跳的TensorFlow实现

  2. 自动玩微信跳一跳的TensorFlow实现

  3. 所属分类：其它

  1. 轻松实现TensorFlow微信跳一跳的AI

  2. 作为python和机器学习的初学者，目睹了AI玩游戏的各种风骚操作，心里也是跃跃欲试。 然后发现微信跳一跳很符合需求，因为它不需要处理连续画面（截屏太慢了）和复杂的操作，很适合拿来练手。于是…这个东西诞生了，目前它一般都可以跳到100多分，发挥好了能上200。 1.需要设备： Android手机，数据线 ADB环境 Python环境（本例使用3.6.1） TensorFlow（本例使用1.0.0） 2.大致原理 使用adb模拟点击和截屏，使用两层卷积神经网络作为训练模型，截屏图片作为输入，按压

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：169kb
    • 提供者：weixin_38725531

  1. driver_critic:OpenAI Gym的CarRacing-v0环境解决方案。它使用深度确定性策略梯度算法-源码

  2. 司机批评家 OpenAI Gym的CarRacing-v0环境解决方案。它使用DDPG算法（深度确定性策略梯度）。 快速开始 依存关系： 健身房0.18.0 Tensorflow 2.4.0 Matplotlib 3.3.4 当前版本的CarRacing-v0存在内存错误。为了解决这个问题，我们需要从Gym GitHub手动下载最新的“ car_racing.py”脚本。 正在运行的应用程序： 执行“ main_loop.py”以训练新模型。按空格键观看进度 可以通过运行“ evaluat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：377kb
    • 提供者：weixin_42129412

  1. AlphaSnake-Zero:基于AlphaGo Zero的算法的增强型学习AI，可以玩同步策略游戏《战栗》-源码

  2. 介绍 有关算法的详细说明，请检查。 抽象的 最近，有关强化学习的研究很多。 Q学习或DQN试图解决单人与环境的问题，而AlphaGo等其他方法则尝试双人游戏。在这个项目中，我们尝试找到一种算法来生成在多主体同步策略游戏中表现良好的主体。尽管此项目特定于称为Battlesnake的游戏，但我们使用的方法和算法不限于此。数学适用于具有有限状态和动作空间的任何同步游戏。 要求： 的Python 3.7.6 NumPy 1.18.1 TensorFlow 2.1.0 指示： 转到“代码”文件夹并运行

  3. 所属分类：其它

  1. snake-face:using用你的脸玩蛇！ :left_arrow::grinning_face_with_big_eyes::right_arrow:-源码

  2. 蛇脸 键盘适合失败者-转动头部即可演奏蛇！ 现场直播： 这是如何运作的？ 我使用tensorflow.js模型使用设备的摄像头实时估计头部姿势。 当游戏开始时，将头部指向的方向估计为参考点。 随后将游戏过程中的估计值与此进行比较，以决定将蛇转向哪个方向。 通过计算将嘴唇的中心连接到左右脸颊的向量来估计头部方向。 这两个向量位于近似于人脸表面的平面上。 这些向量的叉积垂直于该平面，因此大约指向头部的方向。 您可以在此处了解更多信息：

  3. 所属分类：其它

  1. GoCalc：开发人工智能以玩Go的棋盘游戏，该程序的主要目的不一定是成为一个伟大的Go玩家，而是向用户解释AI为何做出自己决定的原因，并解释在何处做出信息决定来自-源码

  2. GoCalc 概述： 开发人工智能以玩Go的棋盘游戏，该程序的主要目的不一定是成为一个伟大的Go玩家，而是向用户解释AI为何做出自己决定的原因，并解释在哪里做出决定来自。 使用的主要外部库：kivy，tensorflow，keras，numpy，pandas和matplotlib。 当前的重点图片/视频（下面的其他图片/视频）： （（ vid01 ）游戏板界面演示。该前端显示当前尚未链接到后端预测模型。此vid的目的只是演示用户界面的开发。（2021-01-03）） 目前正在从事： 当前，影

  3. 所属分类：其它

  1. 程序员带你一步步分析AI如何玩FlappyBird

  2. 以下内容来源于一次部门内部的分享，主要针对AI初学者，介绍包括CNN、DeepQNetwork以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者，因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍，而不会进行详细的公式推导。本文主要介绍如何通过AI（人工智能）的方式玩FlappyBird游戏，分为以下四个部分内容：1.FlappyBird游戏展示2.模型：卷积神经网络3.算法：DeepQNetwork4.代码：TensorFlow实现在介绍模型、算法前先来直接看下效果，上图是刚开始训练的

  3. 所属分类：其它

  1. 萨加曼迪亚-源码

  2. 嗨，我是Sagar 我既是学生又是开发人员！ :seedling: 我目前正在学习有关数据结构和算法以及如何最大程度地提高代码效率的知识。 :people_with_bunny_ears: 我希望在AI或深度学习项目上进行合作。 :speech_balloon: 向我询问Python，Pandas，Numpy，Opencv，Tensorflow，Keras，CNN，sklearn :high_voltage: 趣闻：我喜欢踢足球（马德里竞技），视频游戏（玩过刺客信条系列的每场比赛）。 语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：198kb
    • 提供者：weixin_42132352

  1. 蛇：蛇AI-源码

  2. 深度强化学习 项目：训练AI如何玩蛇 介绍 该项目的目标是开发一个AI Bot，该Bot能够学习如何从头开始玩流行的游戏Snake。 为了做到这一点，我实现了深度强化学习算法。 该方法包括为系统提供与其状态相关的参数，并根据其操作给出正面或负面的奖励。 没有给出有关游戏的规则，并且最初Bot没有有关其需要做什么的信息。 该系统的目标是弄清楚并制定出最大化分数或奖励的策略。 我们将了解深度Q学习算法如何学习如何玩蛇，如何在最多5分钟的训练后获得50分并显示出坚实的策略。 安装 此项目需要安装了py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：766kb
    • 提供者：weixin_42137539

  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. TF-rex：使用TensorFlow玩Google Chrome的T-rex游戏-源码

  2. TF-雷克斯 在此项目中，我们使用强化学习功能玩Google的霸王龙游戏。 RL算法基于Deep Q-Learning算法[1]，并在TensorFlow中从头开始实现。 ================================================== ======================== 请查看相应的-它包含许多有用的信息。 ================================================== ===============

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42114580

  1. AirGesture：无需触摸键盘即可玩游戏-源码

  2. [PYTHON] AirGesture-无需触摸键盘即可玩游戏 介绍 这是我的AirGesture的python源代码-无需触摸键盘即可玩游戏。 该项目是Tensorflow中手部检测模型的应用。 使用我的代码，您无需使用任何键盘就可以在PC上玩很多游戏。 目前您可以玩以下游戏 通过运行脚本mario.py超级马里奥兄弟 通过运行脚本Battle_city.py对战城市 通过运行脚本dinosaur.py进行恐龙游戏 请确保仅一只手出现在相机前面。 否则脚本可能无法按预期工作 超级马里奥兄弟 屏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：179mb
    • 提供者：weixin_42131628

  1. tensorflow-tutorial-samples：TensorFlow2教程TensorFlow 2.0教程入门教程实战案例-源码

  2. TensorFlow 2.0教程入门教程实战案例 用最白话的语言，讲解机器学习，神经网络与深度学习样本基于TensorFlow 1.4和TensorFlow 2.0实现 相关链接 ， ， ， OpenAI体育馆 介绍了策略梯度算法（策略梯度）来玩CartPole-v0 介绍了DQN（深度Q学习）来玩MountainCar-v0游戏 Q-Table用神经网络来代替。 介绍了使用Q-Learning（创建Q-Table）来玩MountainCar-v0游戏 将连续的状态离散化。 介绍了使用纯

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42139460

  1. 自动打火机：:vulcan_salute:训练人工智能为您玩打火机-源码

  2. Auto-Tinder-训练AI为您滑动火种 Auto-tinder的创建是为了使用Tensorflow和Python3来训练API，该API可以了解您的兴趣并自动为您玩火种刷卡游戏。 在本文档中，我将解释创建自动绑定所需的以下步骤： 分析tinder网页以找出tinder内部API调用的内容，在重构API调用并分析其内容 在python中建立一个API包装器类别，并使用Tinder API进行喜欢/不喜欢/比赛等。 下载一堆附近人的图像 编写一个简单的鼠标单击分类器来标记我们的图像 开发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：107mb
    • 提供者：weixin_42097508

  1. 程序员带你一步步分析AI如何玩FlappyBird

  2. 以下内容来源于一次部门内部的分享，主要针对AI初学者，介绍包括CNN、Deep QNetwork以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者，因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍，而不会进行详细的公式推导。 本文主要介绍如何通过AI（人工智能）的方式玩FlappyBird游戏，分为以下四个部分内容：1.FlappyBird游戏展示2.模型：卷积神经网络3.算法：DeepQNetwork4.代码：TensorFlow实现在介绍模型、算法前先来

  3. 所属分类：其它

  1. PyQt5实现五子棋游戏（人机对弈）

  2. 这篇博客主要是为了学习Python和PyQt，因为对棋类游戏比较热衷，所以从规则较简单的五子棋入手，利用PyQt5实现图形界面，做一个可以进行人机对弈的脚本，最后打包成应用程序。AI的算法打算用神经网络来完成，正在苦学TensorFlow中。 本来我以为五子棋规则很简单，不就像小学时候玩的那样，五个棋子连在一起就赢了嘛，但是后来发现事情并没有那么简单，现在的五子棋有禁手这个规则 ，“三三禁手” 、“四四禁手”、“长连禁手”等等，都是为了限制现行一方必胜。我也不是职业的棋手，对吧，所以禁手什么的就

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38691453

  1. AlphaFour:我使用与DeepMind的AlphaGo和AlphaZero类似的技术实现了connect 4 AI-源码

  2. 阿尔法四 AlphaFour是使用Python和TensorFlow构建的四联体AI，它使用类似于DeepMind的AlphaGo和AlphaZero的神经网络和蒙特卡洛搜索树来选择移动。 Connect是一款已解决的游戏，因此对于计算机而言，这可能太容易了，但这是在尝试下象棋之前弄湿我的脚的一种方法。 入门（暂时） 要玩游戏，请运行： play_game.py 目前这两位玩家都是人类。..你不能赢..这还不是很令人兴奋。 入门（目标） 要玩游戏，只需运行： play_game.py [

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42135753
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