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UE4NN:利用UE4蓝图实现的遗传算法神经网络

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简介:
简介:UE4NN是一款基于Unreal Engine 4蓝图开发的工具,通过集成遗传算法优化神经网络结构与参数,在游戏开发中实现实时AI学习与进化。 虚幻引擎4NN基于UE4蓝图的遗传算法神经网络相关的NN蓝图位于NN文件夹中。这些资源包括: - 人口实物脑 - 神经元突触节点 它们完全独立于项目,您可以安全地使用它们来构建自己的机器学习项目。 我使用的模拟是基于UE4的Advanced Vehicle模板进行测试的。遗传算法采用距离驱动距离和距驾驶路线平均距离作为奖励(适应性)功能,并将碰撞检测胶囊与当前距离驾驶线的距离作为输入参数。 尝试一下可能会得到不同的结果。 模拟控制键如下: 1 和 2:改变时间膨胀,但不建议加速 R 键:重置模拟并开始新批次 Tab 键:跳到下一代 每次生成结束时会保存仿真结果,在选择和变异之后进行操作。 如有问题或建议,请在Twitter上联系我。

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客服
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  • UE4NNUE4
    优质
    简介:UE4NN是一款基于Unreal Engine 4蓝图开发的工具,通过集成遗传算法优化神经网络结构与参数,在游戏开发中实现实时AI学习与进化。 虚幻引擎4NN基于UE4蓝图的遗传算法神经网络相关的NN蓝图位于NN文件夹中。这些资源包括: - 人口实物脑 - 神经元突触节点 它们完全独立于项目,您可以安全地使用它们来构建自己的机器学习项目。 我使用的模拟是基于UE4的Advanced Vehicle模板进行测试的。遗传算法采用距离驱动距离和距驾驶路线平均距离作为奖励(适应性)功能,并将碰撞检测胶囊与当前距离驾驶线的距离作为输入参数。 尝试一下可能会得到不同的结果。 模拟控制键如下: 1 和 2:改变时间膨胀,但不建议加速 R 键:重置模拟并开始新批次 Tab 键:跳到下一代 每次生成结束时会保存仿真结果,在选择和变异之后进行操作。 如有问题或建议,请在Twitter上联系我。
  • 基于优化BP_MATLAB___优化方
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    本研究探讨了将遗传算法与BP神经网络结合的方法,并使用MATLAB进行实现。通过遗传算法优化BP网络,提升了模型的学习效率和泛化能力,在优化方法领域具有重要意义。 基于遗传算法的BP神经网络优化算法在MATLAB中的实现方法。
  • ——改善结构
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    本研究探讨了遗传算法在优化神经网络架构中的应用,通过模拟自然选择过程来改进网络性能,旨在寻找更高效的神经网络模型。 基于龙格库塔法的Matlab数值积分函数是一种常用的数学计算方法,适用于求解微分方程或进行复杂的数值分析任务。这种方法通过迭代的方式逐步逼近问题的真实解,并且能够提供较高的精度。在编写此类函数时,开发者需要仔细选择合适的阶数以及步长以达到最佳性能和准确性之间的平衡。 龙格库塔法的实现可以利用Matlab中提供的各种内置功能来简化编程过程并提高效率。例如,可以通过定义状态变量、设置初始条件及时间跨度等步骤来进行具体的数值积分计算。此外,在实际应用过程中还可能需要对函数进行调试与优化以适应不同的应用场景需求。 总之,基于龙格库塔法的Matlab实现为科研人员和工程师提供了一个强大的工具来解决各种科学和技术领域中的数学问题。
  • Matlab中-代码示例.rar
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    本资源提供基于MATLAB的遗传算法优化神经网络的实例代码。通过该示例,用户可学习如何结合遗传算法调整神经网络参数以改善模型性能。 论坛里有许多人询问关于使用遗传算法优化神经网络的问题,但都没有得到满意的答案。这里分享的是某篇硕士论文中的源代码,希望能给大家提供一些参考!希望对大家有所帮助!我已经验证过该代码的遗传算法部分没有问题,但在用BP训练时遇到了错误,请各位帮忙解释一下!特别感谢“书童”提供的帮助和支持!
  • 训练玩Python-SnakeAI
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    本项目采用遗传算法优化神经网络参数,使AI能够自主学习并掌握经典游戏Python-Snake的策略与技巧,展现进化计算在强化学习中的应用潜力。 本段落深入探讨了如何使用Python编程语言及遗传算法训练神经网络来玩经典游戏——贪吃蛇。SnakeAI项目是一个很好的实例,它展示了机器学习在游戏中的应用,并通过遗传算法优化神经网络的权重。 首先,我们需要了解贪吃蛇的基本规则:玩家控制一条蛇在一个有限区域内移动,每次吃到食物后,蛇会增长一段长度。目标是尽可能长时间地生存下去而不碰到自己的身体或边界。 接下来我们来看Python在这个项目中扮演的角色。作为一种流行且易于阅读的语言,Python非常适合用于数据处理和机器学习任务。在SnakeAI项目中,它被用来创建游戏环境、定义蛇的行为逻辑以及实现遗传算法与神经网络的结合。 遗传算法(GA)是一种模仿自然选择过程的方法来解决优化问题的技术,在本项目中利用该技术生成并改进神经网络中的权重设置。这些权重决定了每个时间点上根据当前的游戏状态,蛇将采取何种行动以达到最佳效果。通过模拟生物进化的机制,遗传算法能够发现一组最有效的权重组合。 神经网络(NN)则是模仿人脑结构的一种计算模型,在贪吃蛇游戏中它会接收游戏的状态信息作为输入,并输出下一步的移动方向。随着训练过程不断进行,该网络将学会在各种情况下做出最优选择。 SnakeAI项目的训练流程主要包括以下步骤: 1. 初始化:随机生成神经网络权重以构成初始群体。 2. 评估:让每个个体(即不同的神经网络)去玩游戏并根据得分排名。 3. 选择:从高分者中挑选出优秀的个体进行遗传操作。 4. 遗传:执行交叉和变异等过程,产生新一代的个体。 5. 循环重复上述步骤直到满足预定条件如代数或性能要求。 在SnakeAI项目的文件结构里可能包括: - `SnakeAI.py`:主程序,实现游戏环境与神经网络训练逻辑。 - `SnakeGame.py`:贪吃蛇的具体实现及规则定义和可视化界面的创建。 - `NeuralNetwork.py`:有关神经网络的设计及其操作方法。 - `GeneticAlgorithm.py`:遗传算法的相关功能如选择、交叉变异等的操作实现。 - `config.py`:设置参数,涵盖游戏设定、神经网络架构以及遗传算法相关配置。 通过结合Python编程语言和机器学习技术(尤其是遗传算法与神经网络),SnakeAI项目生动地展示了如何让计算机学会玩游戏。这不仅加深了我们对机器学习的理解,也为开发更复杂的智能代理提供了基础。
  • 优化BP代码详解_与BP结合应示例
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    本文详细介绍了如何使用遗传算法优化BP神经网络,并提供了具体的实现代码和应用场景示例。适合希望深入学习两者结合技术的研究者参考。 本资料提供了遗传算法优化BP神经网络的实现代码,并且经过测试证明非常实用。
  • 基于Python.zip
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    本项目包含使用Python语言实现的神经网络及遗传算法代码库。文档中详细解释了如何利用这些工具解决优化问题与模式识别任务。适合初学者学习与实践。 用Python实现神经网络与遗传算法.zip包含了使用Python编程语言来实现神经网络以及遗传算法的相关代码和资源。这个压缩文件可能包括教程、示例代码和其他有助于理解这两种机器学习技术如何协同工作的文档。
  • Python中和人工
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    本项目探讨了如何使用Python语言实现遗传算法与人工神经网络,并研究两者在优化问题上的协同效应。 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)与人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是机器学习领域广泛应用的两种优化方法。本段落将深入探讨这两种算法的基本原理、Python实现及其相互结合的可能性。 遗传算法是一种受自然界生物进化过程启发的全局优化算法,通过模拟种群的进化过程来寻找问题的最佳解,包括选择、交叉和变异等操作。在Python中可以使用如`DEAP`这样的库来实现遗传算法。此库提供了一个灵活框架以定义适应度函数、选择策略及交叉与变异操作。 人工神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型,在分类、回归、预测等问题上应用广泛。通常,我们利用诸如TensorFlow、Keras或PyTorch等深度学习框架来构建和训练这些网络。其中BP(Backpropagation)是最常用的训练方法之一,通过反向传播误差更新权重以最小化损失函数。 将遗传算法与人工神经网络结合可以形成一种称为“遗传编程的神经网络”或“遗传神经网络”的策略,主要用于优化神经网络结构如自动调整层数、节点数和连接方式等。在这个过程中,遗传算法负责寻找最佳架构而BP则在选定结构下进行学习。Python中使用`NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT)`框架可以实现这一结合。 项目GA_BP可能涵盖以下内容: 1. 遗传算法的实施:包括初始化种群、计算适应度值以及选择、交叉和变异步骤。 2. BP神经网络构建与训练:涉及搭建多层感知机(MLP)模型,定义损失函数并使用反向传播进行学习。 3. 结合遗传算法优化神经网络结构,并在此基础上执行训练及验证过程。 4. 示例问题和数据集:可能包括一些示例任务如函数优化或分类作业及相关输入输出数据用于测试与训练。 5. 性能评估:衡量由遗传算法改进后的神经网络表现,例如通过准确率、损失值等指标进行评价。 此项目旨在帮助学习者掌握在Python中独立实现这两种强大算法的方法,并理解它们的实际应用。同时,对于两者结合的应用方式也能提供解决复杂优化问题的新思路。
  • 改进BP预测方
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    本研究提出了一种基于遗传算法优化权重和阈值的BP神经网络模型,显著提升了预测精度与稳定性。该方法在多个数据集上进行了验证,展现出优越性能。 通过使用遗传算法优化BP神经网络的传递函数,可以减小预测误差,从而提高预测准确性。
  • 结合BP
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    本研究探讨了将遗传算法应用于优化BP神经网络权重初始化及参数调整的方法,以期提高网络的学习效率和泛化能力。 本段落探讨了利用遗传算法优化BP神经网络的方法。该方法不仅可以优化神经网络的连接权重,还可以调整其拓扑结构,并且能够同时优化BP神经网络中的权值、阈值以及整个网络架构。 传统上,BP神经网络通过梯度下降法来确定最佳权重,但这种方法容易陷入局部最优解。此外,在设计神经网络时,虽然理论上增加隐层节点数量可以实现复杂映射关系的建立,但在实践中如何根据特定问题优化其结构仍缺乏有效手段,通常依赖于经验与尝试。 遗传算法因其对象模型无关性、鲁棒性强、随机搜索特性以及全局寻优能力等优点,在快速优化网络架构和连接权重方面展现出显著优势。