吃豆游戏
2021-10-18 01:33:49 287KB CSS
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复旦大学人工智能pacman答案 Pacman.  Different search methods.  You need to fulfill the blank in the code following our requirements.  Python only.  18pts + 2pts (bonus)  This project accounts for 10% in the overall grading of the course.
2021-10-03 01:51:52 210KB python 人工智能
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AI-Pacman-Projects:包含UC Berkeley AI Pacman项目的实现。 这些项目依赖于各种人工智能算法和概念,包括Q学习,马尔可夫模型,图搜索,对抗搜索和启发式
2021-09-27 23:54:59 2.98MB Python
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吃豆子-AI 相关解决方案
2021-09-17 02:12:57 7.6MB Python
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吃豆子项目 介绍 早在 2011 年,我就参加了由 Peter Norving 和 Sebastian Thrun 教授的原始人工智能在线课程。 我非常喜欢我们学到的所有人工智能理论,但我迫切需要应用这些理论来解决问题。 那时我发现了。 项目 1:在 Pacman 中搜索 从:在这个项目中,您的吃豆子代理将在他的迷宫世界中找到路径,既可以到达特定位置,也可以有效地收集食物。 您将构建通用搜索算法并将其应用于 Pacman 场景。 一些可以尝试的示例场景是: $ cd pacman-projects/p1_search $ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=dfs -z .5 $ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=bfs -z .5 $ python pacm
2021-09-17 02:09:24 360KB HTML
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AI-Pacman-Project_Search UC Berkeley AI Pacman游戏的解决方案
2021-09-17 01:47:21 67KB Python
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Pacman-Machine-Learning:我的机器学习课程的作业。 构造了许多不同的搜索算法,以一种有效的方法引导吃豆人渡过各种迷宫
2021-09-16 16:53:44 214KB Python
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针对UCB伯克利的CS188经典项目-Pacman吃豆人,人工智能课常用作业,附件为project1的code,文本文档格式,包括search.py和searchAgent.py两个文件,已通过autograder测试,26/25分,有1分bonus
2021-08-26 09:07:57 9KB 吃豆人 python 人工智能
加州大学伯克利分校CS188人工智能导论课。 著名的课程对于深度学习AI非常有帮助和重要。 CS188 2019夏季版已于2019/06年完成。 PJ1_搜索 PJ2_multiagent PJ3_钢筋 PJ4_捉鬼敢死队 PJ5_machinelearning 在此项目中,第4季度要求我自己实施RNN,使用ReLu进行激活,包括模型中的偏差。
2021-08-04 23:51:21 21.38MB 附件源码 文章源码
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