神经网络小记
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北极熊js 发表于9个月前
神经网络小记
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最近人工智能什么的比较火,所以看看相关的文章,很有意思。于是按照一篇讲解神经网络算法的文章写了一个demo。原版是c写的。于是用js重写了一遍,加上自己的理解。

原文:http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/574931 

仓库地址:https://github.com/kumaw/Minesweeper

整个程序运行了1个多小时也没出现收敛解,最优适应值一直在10左右徘徊,可能是1000帧进行一次换代有点慢,按照每秒60帧计算,一小时不过换代了200多次。而且多个扫雷车同时扫雷互相之间会产生影响。运气的成分太大。要提高效率应该加快换代速率。需要效率更高的方法检测扫雷机能否扫到雷

0.2版修改,0.1版有个算弧度的地方写错了,js的acos结果就是弧度,却又换算了次弧度。无法获得收敛结果可能也是这个问题。修改如下:

    1.新加入了一个适应性评分。转向后的弧度如果比转向前的弧度小,则加一,扫到雷则加50。

    2.减少换代帧数为500.

最后收敛结果适应性评分可以达到700.运行结果趋近与理想值。还算成功。

增大转向角度倍数可大幅增加成功率

 

标签: 神经网络
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北极熊js
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