berkeley-intro-to-artificial-intelligence:加州大学伯克利分校CS188人工智能入门-使用Pacman进行搜索和强化学习
2022-06-26 13:19:00
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CS188.1x-人工智能（edX）
这些是 02.2015 edX/BerkleyX 课程的作业，可在此处找到： ://www.edx.org/course/artificial-intelligence-uc-berkeleyx-cs188-1x-0
项目一
深度优先搜索 (DFS)
广度优先搜索 (BFS)
统一成本搜索 (UCS)
一星搜索 (A*)
各种启发式
文件编辑：
search.py
searchAgents.py
项目二
反射剂的评价函数
具有多个对手的极小极大
Alpha Beta 修剪
平均期望值
状态（而不是动作）的评估函数
文件编辑：
multiAgents.py
项目3
价值迭代离线规划代理
策略计算和参数
Q-学习
Epsilon 贪婪（q-learning）
近似 q-learning 和状态抽象
具有特征和权重的近似 q-learni
2021-09-17 15:53:34
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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
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请先看完我的吃豆人游戏的博客，再决定是否要下载
https://blog.csdn.net/weixin_45771864/article/details/117004460
2021-07-18 13:06:40
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