Beratung neuronetische Lösungen, die geeignet sind, um Gegner auf Bildschirmaufnahmen aus einem dreidimensionalen RPG zu finden. Denken Sie daran, dass die vorgeschlagene Option ausreichend demokratische Systemanforderungen haben sollte und geeignet sein, um auf einem kleinen Maßstab von Daten, etwa 10 bis 15 Skripte pro Website zu lernen.
Um diese Herausforderung anzugehen, insbesondere im Bereich der soliden neuronalen Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNN). Einer der beliebtesten Rahmen für die Arbeit mit Neuronen ist TensorFlow. Es hat eine breite Palette von Möglichkeiten für die Erstellung, das Lernen und die Nutzung von Deep-Learning-Modellen. Zunächst ist es notwendig, eine Reihe von Daten aus den Krypten zu sammeln. In der Regel ist eine große Menge von Daten für das Lernen des Set neuronalen Netzwerks erforderlich, aber mit einer kleinen Anzahl von Bildschirmen zu beginnen. Als nächstes können Sie eine Architektur eines String neuronalen Netzwerks, wie eine Reihe von Schichten, Schichten von Assoziationen und komplette Schichten erstellen. Danach müssen Sie das Modell aus dem Datensatz lernen und testen Sie es auf neue Skripte. Um mit TensorFlow zu arbeiten, können Sie Python und seine Bibliotheken, wie NumPy, OpenCV und Matplotlib verwenden. Die Genauigkeit des Lernens neuronaler Datensätze kann durch die Komplexität der Aufgabe und des Datenmodells bestimmt werden.