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AndroidアプリとAIを統合しようとしています。私はAPIコールを作成し、認識されたエンティティのワトソンからの応答に基づいてデータを取得する必要があるシナリオを持っています。 "Show me blue Jeans Pants"のように、サーバーから詳細を取得するAPI呼び出しを行います。しかし、それは "私にブルージーンズのシャツを見せてください"またはブルージーンズのキャップの場合には、

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深さ優先探索によって生成されたノードの総数はいくらですか

と仮定します。 'd'は木の有限深度です。 'b'は分岐因子です。 'g'は最も浅いゴールノードです。私が知っているところから、最悪のケースは、ゴールノードがツリーの最後の右下ノードにあるときです。したがって、生成されたノードの総数はO（bg）です。しかし、私のインストラクターは、最悪のケースは、ゴールノードに根ざしたサブツリーを除いてすべてのツリーを探索しているので間違っていると私に言った

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入力正規化の代わりにバッチ正規化

入力レイヤの直後にバッチ正規化レイヤを使用し、データを正規化しないことはできますか？同様の効果/性能が期待できますか？機能kerasでそれはこのようなものになるだろう： x = Input (...) x = Batchnorm(...)(x) ...

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決定木は、利得/分割計算の後、同じ与えられた木で終わった？

解決するクラスのサンプルデータを含む決定木が与えられました。提供されたサンプルデータで獲得/分割ツリーを計算した後、私はその質問にあったツリーと結びついた。質問で与えられた同じツリーが終わった場合、それ以上情報が得られず、すべてが適切に分類されていますか？私たちに与えられた決定木が私の解決策と同じになってしまった場合、どうすればよいのかを知りたいだけです。

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ドロップアウトを挿入する必要があります。完全に接続されたレイヤー。畳み込みレイヤ。または両方。？

Dropoutを挿入する必要がありますか？完全に接続されたレイヤー(Dense)、または畳み込みレイヤーに配置する必要がありますか？または両方。？フィードバックをいただきありがとうございます。

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私のミニマックスアルゴリズムは、すべての動きを元に戻すのはなぜですか？

私が作ったオリジナルの4人用ボードゲームのAIを作成しています。ボードゲームに関する詳細： 4選手は、東西南北方向のいずれかに同時に自分の色の駒を移動するためにターンを取ります。作品はボードから外すことができます。各プレイヤーは、開始時に5人の命を持ちます。ボードから外された各部分につき、プレイヤーは1人の命を失う。新しいピースが決定的にゲーム全体を通して生まれます。ミニマックスアルゴリズムの

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連続的なクラスラベルを与えられた逆伝播ニューラルネットワークの使用

クラスラベルが[-1,1]の連続値であるデータセットが与えられました。これに基づいて、私はいくつかの質問があります：この問題には、逆伝播ニューラルネットワーク（BPNN）を使用できますか？以前は、ラベルがバイナリクラスの異なるデータセットを持っていましたが、このデータセットでは回帰の問題があるため、わかりません。ニューラルネットワークがこのデータセットで動作できる場合は、どのようなアクティベー

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Pygame敵が直接経路なしで迷路の通路を見つけながら追いかけている

私は単純なパックマンパイゲームを調整し、パックマンの幽霊がランダムな動きなしでパックマン（イエロースクエア）を見つけて見つけるように設定しています。しかし、一度パワーペレット（大きな正方形）を食べると、幽霊は積極的に逃げるための最良の道を見つける。すべての幽霊がまったく同じ道をたどるかどうかは関係ありません。幽霊はここでパックマンを見つけるために、全体の迷路をナビゲートするためのアルゴリズムを持

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Graknは、エンティティによって作成されたエンティティを作成しますか？

私はGRAKN.AIで非常に新しく、GRAKNのグラフで "エンティティ"で構成された "エンティティ"を作成できるのだろうかと思います。 table sub entity has book; book sub resources datatype string; しかし、私は、「表」に実体として「ブック」を関連付けることができます??：私は、私は次のコードを実行することができま