马里奥时间机器攻略马里奥世界全关卡攻略图解
概述:使用pan算法制作一个很酷的视频游戏，创建一个神经网络，为现有的超级马里奥设计一个级别，并创建一个新的级别
本手册适用于所有有兴趣学习但不知道从哪学来的读者，其目的是要让所有人都能阅读。这篇文章有很多摘要
我们建立了一个简单的演算法，根据各种不同的功能和特点来预测干地的房价，我们展示了以下的房屋资料
我们得到了这个简单的预测函数
在拍卖中，价格的一小部分= num _ complex * 0.123 #而价格= SQFT* 0.41的大部分可能是该价格=相邻价格* 0.57的一部分
或者不用代码，我们可以直接用图片来总结功能
箭头表示函数的权重
但是，该算法只能用于解决输入和输出之间的线性关系问题，但是如果实际价格与决定因素之间的关系不是那么简单，那么我们该怎么办，例如，位置
因此，我们可以使用不同的权重来多次处理算法，以便更智能
65432 + 4R
我们尝试用四种不同的算法来解决这个问题
现在我们有四个不同的价格根据最新的估计
现在，我们结合了四种不同的方法来解决相同的问题，我们得到了一个超级答案，所以我们可以用它来模拟不同的情况
神经网络是什么
让我们来总结一下四种不同的预测方法
这是一个神经网络，它会告诉你如何收集每一个节点的收据、找到它们的重量以及相应的输出值(通过合并这些节点来模拟更复杂的功能)
当然，为了保持简单，我跳过了许多内容，如功能缩放和激活功能，但重要的是
我们做了一个简单的算法。我们称之为神经元
我们可以模拟简单神经元无法模仿的功能
我们不能用乐高积木搭起摩天大楼但如果乐高积木足够多我们就能造出任何东西
也许未来的动物是由块组成的，那么我们就必须到未来去找出真相-不，不，不，不，不，不，不
来提醒我们的神经网络
如果你输入相同的数据，我们看到的神经网络总是有相同的输出，因为在编程语言中，它是一种无条件的算法
在大多数情况下，这是预测房价的算法，但随着时间的推移，这些算法在数据中找不到规则
现在，我要你在电脑上写一个故事，在开始之前，我要猜一下你按的是哪个字母
例如，我可以使用语言来提高我的猜测能力，例如，您可以发送第一个常用的单词字母，如果我查看您以前写的故事
我们的模型是这样的
这使得解决这个问题变得更加困难。现在，假设整个故事的任何一点，我们必须猜测下一个字母是什么，这是一个更有趣的问题
以海明威日出前的几个词为例
Robert Cohen曾经参加过一次光明义和团
那是什么字母
你可能会猜到" n "是"拳击"这个词通过观察这个词并根据语言的强弱来判断它给了我们更多的暗示
从另一个角度来说，如果我们知道前几个字母与我们的语言信息相结合，我们就能更容易地预测下一个字母
要通过状态网络解决此问题，每次通过神经网络解决问题时，我们都要在模型中添加一个状态，以存储中间计算，并将其作为下一个条目的下一个解决方案的一部分，从而使模型进入上一个条目
观察模型中的每个状态不仅可以更好地预测第一个字母，而且可以更好地预测任何位置的下一个字母
当我们使用这种可回收神经网络时，我们会升级它，这样它就可以更新基于我们最后看到的信息的估计，如果有足够大的数据内存的话
猜猜字母是什么意思
猜猜下一个字母是什么意思
自动猜测您要输入的单词是一个很好的应用程序
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下一个可能是t
如果我们把我们的想法扩大到最大程度让我们的模型预测下一个字母
下周我们将更新机器并学习更多关于超级马里奥的计算并与他们合作
经混沌组织批准
