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目 录 第1章 绪 论 1.1 研究目的和意义 1.2 研究背景 1.2.1 国内发展（应用）现状 1.2.2 国外发展（应用）现状 1.3 论文结构 第2章 预备知识及理论说明 2.1 有限状态机(FSM) 2.1.1 有限状态机(FSM)的概念 2.1.2 有限状态机(FSM)的结构 2.2 行为树(Behavior Tree) 2.3 动画系统 2.4 MDA框架 第3章 需求分析 3.1 用例分析 3.2 用例关系 3.2.1 角色控制 3.2.2 角色交互 3.3 功能模块 第4章 系统设计 4.1 文案设计 4.1.1 故事概述 4.1.2 角色设计 4.2 用户界面设计 4.2.1 开始界面 4.2.2 游戏界面 4.3 玩法设计 第5章 系统实现 5.1 开发环境 5.1.1 软件环境 5.1.2 硬件环境 5.2 关卡实现 5.3 核心玩法实现 5.4 游戏音效 5.5 UI实现 第6章 系统测试与运行 6.1 测试 6.1.1 资源测试 6.1.2 功能测试 6.2 运行界面 第7章 总 结 致 谢 参考文献

具有递归神经网络的文本生成 使用基于特征的RNN进行文本生成。 我们使用安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的莎士比亚作品集。 给定来自此数据的字符序列（“莎士比亚”），训练模型以预测序列中的下一个字符。 通过重复调用模型，可以生成更长的文本序列。 模型的输出 以下是本教程中的模型训练了30个纪元并以字符串“ Q”开头时的示例输出： 奎妮：我以为你有罗马人。 Oracle这样，使所有人都反对这个词，因为他的照顾太弱了。 您的孩子们在您的圣洁的爱中，通过流血的宝座沉淀。 伊丽莎白·比什普（Bishop of Ely）：我的主，嫁给并愿意哭泣，这是最漂亮的。 然而，现在我被世界可悲的一天收为继承人，要和他父亲一起面对面观看新路吗？ 埃斯卡洛斯：为什么我们都下了更多儿子的原因。 卷：不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，这是没