如何训练人工智能创建听起来熟悉的随机生成的名字？
我还是个新手，我想请教一下如何开始，从哪里开始，学习什么。 我有一个幻想的名字生成器(加入随机挑选的字母)，它会时不时地产生一个可以接受的名字，但我想要做的是训练人工智能产生名字，而不仅仅是辅音，最终能够产生人类、精灵、侏儒等名字。 如果在这件事上有任何建议，我将不胜感激。 编辑： 我的想法是：我得到一串字母，如果它们像一个名字，我就批准它，如果不是-拒绝。它创建了一个True/
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0x88棋盘代表
我正在尝试用wxPython编写一个带有图形用户界面的双人国际象棋程序，该程序能够验证走法并遵循每条国际象棋规则。 现在，我正处于设计的开始阶段，正在考虑应该使用哪种板子表示技术。我最近想到了显而易见的二维数组，但后来我读到了0x88 board representation，它在查找和逻辑检查正方形是否在棋盘内方面应该更快。但是，如果我在没有人工智能的情况下制作一个程序，就不需要检查是否有
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无信息迷宫出口的优化算法
我必须确定一种让机器人走出迷宫的方法。问题是，迷宫的布局未知，出口位置也未知。机器人还会从迷宫中一个未知的位置开始。 我找到了3个解决方案，但我很难知道我应该使用哪一个，因为最终似乎这些解决方案都是纯粹随机的。 我有三个解决方案： 1)基本的“人”策略(？)，你把手放在墙上，如果需要的话，穿过所有的迷宫。我还保留了一个变量“Turn Counter”，以避免机器人循环的情况。 2)深度优先搜索
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如何根据标签有选择地增加数据子集？
我正在开发一个回归神经网络，它使用Kera 1.2.1、TensorFlow后端和用于动态图像增强的生成器。 我希望根据与每个图像相关联的标签来增加我的随机数据集。 例如，在每个时期，我只想包括被标记为0.00的图像的25%。 另一方面，如果图像标记为-.20，我想将其旋转/翻转/完全旋转某个随机量。 问题是，我如何才能有选择地根据图像数据的标签来增加图像数据？ 这可能吗？ 推
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RESNET 50与yolo或rcnn有什么不同？
作为Deep Learning的新手，我正在努力理解不同技术状态的算法及其用途之间的差异。就像RESNET或VGG与yolo或rcnn系列有什么不同。它们是这些检测模型的子组件吗？固态硬盘是否也是像yolo或rcnn这样的另一个系列？ 推荐答案 Resnet是一族神经网络(使用残差函数)。很多神经网络使用ResNet架构，例如： ResNet18、ResNet50 宽ResNe
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如何仅在一个特定类上评估TensorFlow对象检测API？
我已经从TensorFlow Object Detection APIfaster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco训练了大约10个类的对象检测模型。当我运行model_main.py文件评估模型时，它似乎只给出了所有10个类的平均准确率(AP)和平均召回率(AR)，如下所示： Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0
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在TensorFlow的输入中输入什么才能正常工作
您好，我正在尝试一个非常简单的项目来了解TensorFlow中的工作原理。我只给了3个简单的数组，它找不到给我一个错误之间的关系。为什么会这样，如何克服呢？以下是我的代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras x = [[1,2,5,6],[12,5,1,7],[1,5,7,9]] y = [[1],[4],[3]] m
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无法在TensorFlow中使用GPU进行训练
我在做CNN，我注意到在培训阶段它100%使用CPU，而不是GPU(我有一台GTX 1660Ti)。 Tensorflow无法识别我的1660Ti 我尝试从TensorFlow网站关注this guide。 import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devic
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PyTorch中多输出回归问题的均方根损失
我正在训练CNN架构，以使用PyTorch解决回归问题，其中我的输出是20个值的张量。我计划使用RMSE作为模型的损失函数，并尝试使用PyTorch的nn.MSELoss()并使用torch.sqrt()求它的平方根，但在获得结果后感到困惑，我将尽力解释原因。很明显，对于批大小bs，我的输出张量的维数将是[bs , 20]。我尝试实现我自己的AND RMSE函数： def loss_f
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在TensorFlow中执行简单项目的最低系统要求是什么？
我一直想试用TensorFlow，但我不知道我的系统是否有足够的硬件要求。 我的系统规格是英特尔i3处理器 4 GB内存1TB硬盘 NVIDIA 210 GPU 此配置是否足以运行像图像识别这样的简单AI项目？ 我已经搜索了网站和其他资源，但没有找到有关系统要求的详细信息。 GPU 更新2020-01-17：免费试用在线推荐答案实例。例如，colab.research.
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如何使用python拟合多指数曲线
对于这里的图像curve_fit for as single exponential curve所示的单个指数曲线，我可以使用scipy.Optimize.curveFit来拟合数据。然而，我不确定如何实现对这里所示的由多个指数曲线组成的相似数据集的拟合double exponential curves。 我使用以下方法实现了对单曲线的拟合： def exp_decay(x,a,r):
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为什么允许对角线移动会使A*和曼哈顿距离不可接受？
我对使用A*和曼哈顿距离度量的网格中的对角移动有些困惑。有没有人能解释一下为什么使用对角线移动会使其不可接受？在对角运动中，到达目标状态所需的步骤比上下、左下、右少，难道不会找到更好的最优解吗？还是我错过了什么？ 推荐答案 正如贝克的评论所表明的那样，曼哈顿距离将高估一个州与其对角可访问的州之间的距离。根据定义，超出估计距离的启发式是不允许的。 现在，到底为什么会这样？ 假
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为什么需要目标网络？
我想了解为什么目标网络在DQN中是必需的？我正在读一篇关于“通过深度强化学习实现人的水平控制”的论文 我理解Q-Learning。Q-Learning是一种基于值的强化学习算法，它学习状态-动作之间的“最佳”概率分布，从而在一系列时间步长上最大化其长期贴现回报。 q学习使用Bellman方程进行更新，q学习更新的单个步骤由 给出 Q(S, A) = Q(S, A) + $alpha
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一致代价搜索的时间复杂度
我正在读“人工智能：现代方法”一书。我偶然看到这样一句话，描述了统一成本搜索的时间复杂性： 统一成本搜索是由路径成本而不是深度来指导的，因此其 复杂性不容易用b和d来表征。相反， 设C是最优解的成本，并假设每 行动成本至少是ε。那么算法的最坏情况时间和 空间复杂度为O(b^(1+C/ε))，可以远远大于b^d。 据我理解，C是最优解决方案的成本，每个操作至少需要ε，因此C/ε将是到达目
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Python:证明 NumPy 数组的合理性
请我对 Python 有点陌生，这很好，我可以评论说 python 非常性感，直到我需要移动一个 4x4 矩阵的内容，我想用它来构建一个游戏的 2048 游戏演示是 这里我有这个功能 def cover_left(矩阵):新=[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]对于范围内的 i (4):计数=0对于范围内的 j (4):如果 mat[i][j]!=0
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要在神经网络模型中用于预测的数据的缺失值
我目前有大量数据将用于训练预测神经网络(美国主要机场的千兆字节天气数据).我几乎每天都有数据，但有些机场的数据中缺少值.例如，一个机场在 1995 年之前可能不存在，所以我没有在那之前那个特定位置的数据.此外，有些缺少整年(可能跨越 1990 年到 2011 年，缺少 2003 年). 如何在不误导神经网络的情况下使用这些缺失值进行训练?我想用 0 或 -1 填充空数据，但我觉得这会导致网络
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用于测试非线性 SVM 的数据集
我正在实现一个非线性 SVM，我想在一个简单的非线性可分数据上测试我的实现.谷歌没有帮我找到我想要的.你能告诉我在哪里可以找到这样的数据吗?或者至少，我怎样才能手动生成这样的数据? 谢谢， 解决方案 嗯，SVM 是两类分类器 - 即，这些分类器将数据放置在单个决策边界的任一侧. 因此，我建议一个仅包含两个类的数据集(这不是绝对必要的，因为 SVM 可以通过多次(串行)传递分类器
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是否有任何自我改进的编译器?
我不知道有任何自我改进的编译器，但我又不是一个编译器专家. 是否有任何自我改进的编译器? 请注意，我说的是自我改进的编译器，而不是改进它所编译的代码的编译器. 任何指针表示赞赏！ 旁注:如果您想知道我为什么要问，请查看 这篇文章.即使我同意大多数论点，我也不太确定以下几点: 我们有可以改进的计划他们的代码现在没有人工输入——它们被称为编译器. ...所以我的问题
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Discord 接收音频
我想从 Discord 接收音频以进行语音识别.我还没有在 python Discord APi 中找到任何东西.语音识别没问题，但我不知道如何从 Discord 接收音频.也许有人可以帮助我. 解决方案 这个功能并不存在.有一个 VoiceClient.poll_voice_ws 协程，但是 只是直接从插座.您必须想出某种方法将其解码为音频并自行进一步处理.
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人工智能的 Lisp 和 Prolog?
自从我 3 年前在 A.I. 上过一堂课以来.我显然足够熟练地问这个问题......开玩笑吧开玩笑;) 但说真的，是什么让这些语言如此受人工智能欢迎.研究.尽管 A.I.研究是“陈旧的"......它可能是过去 5-10 年来最长的方式......是不是因为这些语言在某种程度上是围绕人工智能的概念“设计"的?，或者只是我们现在没有什么更好的东西可以使用? 我问这个是因为我一直觉得它很有
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