Alpha-Beta Pruning을 사용하여 Gomoku (연속 5 개) AI를 만들었습니다. 그것은 어리석은 수준으로 움직이지 않습니다. 먼저 Alpha-Beta 알고리즘의 등급 지정 기능을 모호하게 설명하겠습니다. 게시판을 입력으로 받으면 돌의 모든 반복을 찾아내어 길이에 따라 결정되는 위협의 유용성에 따라 4 가지 가능한 값 중에서 점수를 부여합니다.
제품 판매 페이지에서 웹 사이트 채팅을 사용하고 싶습니다. 요구 사항은 입니다. 1. 기본 질문에 대답 할 수있는 인공 지능 채팅 봇이 있어야합니다. 2. 내 직원이 채팅을 모니터링하고 고객에게 응답 할 수있는 admin 패널 및 관리자 패널? 가능합니까? 어떤 플랫폼이 가장 적합할까요?
두 개의 문서 A와 B가 있습니다. 설명을 위해 다음과 같이하십시오. 각 문서는 한 페이지에 있습니다. 페이지에는 텍스트 및 숫자 형식의 정보가 들어 있습니다. 내 목표는 문서 B에서 정확히이 발생하는 문서 A의 모든 숫자를 표시하는 것입니다. 그러나 숫자의 컨텍스트도 고려하는 것이 정말로 중요합니다. 예 : "A"는 다음과 같은 문장이 포함이 "B"는 다
windows-10 64bit에 clipspy을 방금 설치했습니다. Jupyter 노트북에서 테스트하기 나는 가지고있다. 주로 내가 원인 - from clips import Environment, Symbol
import os
env = Environment
env.load('D:\\Documents\\Clips\\clipspy\\Tree_Solve_
이 위치가 맞는지 확실하지 않으므로 친구가 여기에 있습니다. 교육 도중 텍스트를 가져 오는 AI를 만들고 싶습니다. 사용자가 샘플을 "샘플링"한 내용을 기반으로 새로운 텍스트를 제공합니다 (이것은 이 아니며 채팅 프로그램의 경우입니다). 예를 들어 , 나는 훈련을 위해 다음과 같은 입력 한 경우 : abc123,test,example
def456,work
dialogflow에서 직접 텍스트 응답을 얻으려고합니다. github의 예제 코드에서 대답을 얻지 만 사용자 친화적이지는 않습니다. "Speech-Only"응답은 어떻게받을 수 있습니까? import os.path
import sys
try:
import apiai
except ImportError:
sys.path.append(
나는 정책 반복 방법을 사용하여 거들 세계를 해결하는 방법을 안다. 일반적인 환경을 어떻게 해결할 수 있습니까? 내 데이터는 다음과 같이이다 : 이 내 데이터의 일부가 전환 모델을 설명, 소스 및 대상 유형이 문자열을 언급 나는 그리드 세계를 만들려하지 마십시오. 내 상태를 정의하는 방법과이를 가져 오는 방법을 알지 못합니다. 벡터를 사용하여 저장할 수 있
라사에 대해 Rasa core과 Rasa nlu의 공식 문서에서 이해하려고했지만 많이 추론 할 수 없었습니다. 내가 뭘 이해할 수 있어요 것은 라사 NLU가 이해하고에 두 번째 것은, 거기에 예를 정보 (개체)를 추출 할 텍스트를 처리하는 동안 라사 코어는 conversatation의 흐름을 안내하는 데 사용됩니다 Rasa core에서 chatbot을 빌드
제공된 메타 정보로 어떻게 CNN을 풍성하게 할 수 있는지 이해하고 싶습니다. 알다시피 CNN은 이미지를보고 시간, 기상 조건 등과 같은 기존의 메타 매개 변수를 보지 않고 객체로 분류합니다. 좀 더 정확하게 말하자면, 나는 케라를 사용하고 있습니다. 백엔드에서 텐서 흐름을 가진 CNN. 일반적인 Conv2D 및 MaxPooling 레이어와 파이프 라인의