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游戏开发中的人工智能(十四):神经网络(1)

 游戏开发中的人工智能(十四):神经网络(1)

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本文内容:“神经网络”澳门美高梅娱乐城让游戏具有学习和适应的能力。事实上,从决策判断到预测玩家的行为,都可以应用。我们会详谈最广泛使用的神经网络结构(三层前馈神经网络)。

神经网络

人工神经网络(artificial neural network,即ANN),简称神经网络(neural network,即NN),是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。

神经网络在游戏中的优点和缺点

人工神经网络的特点和优越性,主要表现在三个方面:

第一,具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。

第二,具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

第三,具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。

尽管有这些优点,神经网络在游戏中的应用还是有限的。下面有两个关键因素。

首先神经网络具有“非线性”的特征,这使运算过程难以控制,也让测试人员不知所措。其次,神经网络也具有“非常定性”的特征,即神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络会产生什么样的输出结果,通常也难以预测。这两个因素让神经网络的测试和调试变得异常困难。

分析三层前馈神经网络

结构

本章的焦点是三层前馈神经网络。图14-5 显示了这种网络的基本结构。

游戏开发中的人工智能(十四):神经网络(1)


三层前馈神经网络由输入层、隐匿层、输出层组成。每一层的神经元数目不限。输入层的每个神经元,都和隐匿层的每个神经元相连接。隐匿层的每个神经元,都和输出层的每个神经元相连接。此外,除了输入层之外,每个神经元还有一个额外的输入值叫做偏差项(bias)。图14-5 中的数字代表三层中的每个节点。当我们用公式计算每个神经元的值时,就会用到此数字编号。

计算三层前馈神经网络的输出值。先从提供给每个输入层神经元的输入值开始。接着,权衡这些输入值后,传给隐匿层的神经元。接着重复此过程,从隐匿层传给输出层。也就是说,隐匿层神经元的输出值,变成输出层的输入值。从输入层到隐匿层再到输出层的过程,就是前馈流程。

输入层

神经网路的输入数据显然非常重要,没有输入数据,神经网络就不可能进行运算。

怎样选择输入数据?需要提供多少输入数据?

把什么数据当做输入数据应该根据问题而定。要看所要解决的问题是什么,而且选择什么样的游戏参数、数据和环境特征值,对要解决的任务而言都有很大的影响。

如果把输入神经元的数量控制在最少,训练神经网络的工作就会大为简化。在某些情况下,要选择的输入数据是什么,不见得可以一目了然。就此而言,通用的做法就是把你认为可能重要的数据,当做输入数据。然后,让神经网络自行弄清楚哪些才是重要的。面对所需输出的结果,神经网络擅长排列输入数据间的相对重要性。

通常,你可以合并或者转换重要信息,改成某种比较简洁的形式,借此减少输入数据的数量。

举个例子,假设你试着用神经网络,控制游戏中宇宙飞船登录星球事件。宇宙飞船的质量是变量,除了其他因素之外,该星球的重力加速度也是重要因素,应该将之视为输入数据,提供给神经网络。如果我们为每个参数都建立一个输入神经元,一个给质量,另一个给重力加速度。然而,这种做法会迫使神经网络增加额外的工作:弄清宇宙飞船的质量和星球的重力加速度之间的关系。比较好的输入方式是,把这两个重要参数合并成一个神经元,即将宇宙飞船的重力,作为输入神经元,即质量和重力加速度的乘积。

输入数据的形式是什么?


(责任编辑:ioter)

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