artificial-intelligence

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내 훈련 그물에 예측을하기 위해 노력하고있어하지만 난이 오류 : 여기 cannot copy param 0 weights from layer 'fc6' 내 deploy.prototxt입니다 name: "CaffeNet" layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_para

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그라디언트 디센트 코드는 어디에 있습니까?

TensorFlow를 사용하여 몇 가지 실험을 실행하고 간단한 작업 인 tf.train.GradientDescentOptimizer에서 시작하여 몇 가지 기능을 정확히 확인하기 위해 일부 기능의 구현을 살펴 보겠습니다. , github의에서 전체 소스 코드의 압축을 다운로드 소스 트리를 통해 몇 가지 검색을 실행,에 도착 : C:\tensorflow-mas

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maxconnect4 게임의 터미널 케이스는 무엇이 될까요?

터미널 케이스가 이기고, 손실되고 그려지는 미니 맥스 알고리즘을 사용하여 tic-tac-toe를 이해합니다 - 10,0, -10. 어떤 프로그램이이기거나, 느슨하거나 그릴 때 프로그램이 종료됩니다. 4 개의 게임을 연결하면 3 개의 터미널 상태가 아니라 게임 종료 후 점수 판이 아닌 평가 함수에서 터미널 케이스를 어떻게 결정합니까? 평가 기능을 구현하는 방

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Tensorflow 오류 "unhashable 유형 : 'numpy.ndarray'"

import tensorflow as tf import numpy as np layer1_weight = tf.Variable(tf.zeros([2 , 3])) layer1_bias = tf.Variable(tf.zeros([3 , 1])) layer2_weight = tf.Variable(tf.zeros([3, 1])

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엔티티는 대부분의 요청에 대해 null 인 - 루이스

봇 Framework 버전 - 3.11.0 내가 루이스에서 다음과 같이 의도를 추가했습니다 : 나는 here I로 API를 호출 할 때마다 엔티티를 비우십시오. 이건 임의로 작동합니다. query 나는 무엇이 있습니까? LUIS가 동일한 발언과 의도를 사용하고 있기 때문에 LUIS가 한 케이스에서 다른 케이스보다 엔티티를 찾을 수있는 이유는 무엇입니까?

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체스 - 확인

을 방지 할 때 검사로두고 이동 선택에서 플레이어를 방지하기 위해 다음과 같이 내가 알고리즘이 무한 재귀를 방지 : 보드를 복사하고 복사 작업에 의해 ( 가짜 이동을 게시판) 이동이 위조 된 후 모든 법적 상대 이동을 가져옵니다. 합법적 인 이동 중 하나가 플레이어의 왕을 공격 할 수있는 경우 원래 가짜 이동을 선택할 수 없습니다. 그러나 2 단계 (굵게

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휴리스틱 함수의 허용 가능성을 증명하는 방법

목표에 대한 실제 거리를 결코 과대 평가하지 않는 휴리스틱 함수를 허용이라고합니다. 휴리스틱 함수가 실제로는 그렇다는 것을 알았지 만 공식적인 증명을주는 법을 모르겠습니다. 휴리스틱 함수가 허용 가능하다는 것을 어떻게 증명할 수 있습니까? 예 : Manhattan Distance Heuristic.

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Google Assistance with Android App

내 앱에 Google Assistant를 통합하고 싶습니다. 나는 그 응용 프로그램을 시작하기위한 것이기도하고 아래처럼 작동 할 수도 있습니다 : 응용 프로그램 : 안녕! 너 뭐 찾고있어? 사용자 : T 셔츠 크기 : 크기는 무엇입니까? 사용자 : 40 앱 : 색상이 무엇입니까? 사용자 : Any/Red and blue App : 여기에 T 셔츠가 있습니다

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2 차원 비트 배열에서 비트 추출

Minimax-Algorithm I 코드의 경우 비트 연산을 실험하여 속도를 높이고 싶습니다. 각 gamestate는 UInt128로 저장되며 4x4 타일 기반 보드를 설명합니다. 각 타일은 0 ~ 32 (배타적)의 값을 가질 수 있으므로 타일 당 5 비트입니다. +-------+-------+-------+-------+ | 0-4 | 5-9 | 10-

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파이썬에서 이미지의 숫자를 인식하는 방법은 무엇입니까?

저는 현재 tetrisfriends.com에서 테트리스를 사용하여 기계 학습을 연습하기 위해 봇을 작성하려고하지만 막혀 있습니다. 나는 게임에서 플레이어 점수를 읽는 방법을 찾으려고 노력하고 있지만 Tesseract는 폰트/숫자를 인식하지 못하기 때문에 Tesseract가 전체 폰트가 아니기 때문에 숫자를 인식하도록 재교육 할 수 있다고 생각하지 않습니다.