Metal Gear

Как правило, для выбора функции активизации используется давно сложившийся перечень функций. Некоторые варианты функций активизации, которые рассматривались в этой книге применительно к обычным, однослойным персептронам, применяются также в многослойных персептронах.

Функция активизации вычисляет выходное значение каждого элемента с учетом результирующей суммы. Находят свое применение функции активизации многих типов. Но следует помнить, что линейные функции активизации вообще не могут использоваться в промежуточных слоях!

Для аппроксимации функции, приведенной в уравнении, может использоваться персептрон. Процесс обучения этого персептрона может рассматриваться как обучение анимата, чтобы он поворачивал ствол оружия более плавно.

В процессе обучения персептрона обычно происходит корректировка сразу всех весовых коэффициентов с использованием методов оптимизации, представленных в данной главе. Основное различие между алгоритмами обучения заключается в том.

Для обучения персептрона требуются примеры данных, а именно, существующая коллекция входных данных, которым соответствуют желаемые выходные данные. Каждый из таких парных наборов входных и выходных данных называется выборкой и представляет собой отдельный учебный пример.

Видроу (Widrow) и Хофф (Hoff) занялись улучшением аппаратных средств нейронных сетей и внесли в персептроны много полезных усовершенствований. Особенно важно нововведение, согласно которому сигналы в нейронных сетях могли принимать значения [ -1,1 ], а не обычные значения [0,1].

Когда приходится решать задачу предсказания поведения живых существ, фактически не играет больщой роли, насколько точным является уравнение движения или насколько высокую производительность показывает интегратор.

Использование RBS-решений для моделирования рефлексивного поведения на основе правил, вне всякого сомнения, обладает рядом преимуществ. Во всяком случае полученная модель, которая позволяет анимату двигаться вдоль стены, в конце концов выглядит достаточно эффективной и реалистичной.

Сенсоры и эффекторы, используемые при моделировании следования вдоль стены, очень похожи на сенсоры и эффекторы, которые применяются для моделирования огибания препятствий.

Определение правил RBS-системы сводится к представлению ситуаций, рассмотренных в эталонном примере, в качестве правил.
База правил, используемая системой, хранится в формате XML, поскольку прямое и обратное преобразование правил из внутренней формы в код XML является весьма несложным.