- 基本電學-串並聯.docx
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- 2025年 10月 2日, 00:14
- 版面: PAIA
- 主題: 程式-05-實作-上右下左-對手+AI模型
- 回覆: 6
- 觀看: 657
2025-10-02修正為空清單
2025-10-02修正為空清單
原因：收集這邊不能清空!!
將以下修正完畢的"測試"檔放入\swimming_squid_battle\test
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- 2025年 9月 29日, 23:56
- 版面: 課本範例
- 主題: 正多邊形小畫家(康軒2上)
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上傳-作品
https://www.youtube.com/watch?v=CtOu_0ydbp0
從六分鐘開始看!!
1.當訓練的資料是好的就保留，不好就覆蓋過去，特別注意資料計數是否要更改，如果忘記更改把好的資料覆蓋掉，無法重新取回。
https://sites.google.com/programtheworl ... ompetition 學習資源
從六分鐘開始看!!
1.當訓練的資料是好的就保留，不好就覆蓋過去，特別注意資料計數是否要更改，如果忘記更改把好的資料覆蓋掉，無法重新取回。
https://sites.google.com/programtheworl ... ompetition 學習資源
1.選用模型MLP（Multilayer Perceptron-多層感知器)
1.MLP（Multilayer Perceptron，多層感知器）模型
1.MLP（Multilayer Perceptron，多層感知器）模型 是一種非常常見且有效的策略，特別適合處理複雜的遊戲狀態判斷與分類任務。以下是你可以參考的重點：
MLP 是一種前饋式神經網路，能夠處理非線性分類問題，適合用來判斷：
1.眼前物體是食物、垃圾還是敵人
2.是否該轉彎、加速或閃避
3.根據環境做出最佳行動選擇
-----------------------------------------------------------------------------------------
優點 ...
1.MLP（Multilayer Perceptron，多層感知器）模型 是一種非常常見且有效的策略，特別適合處理複雜的遊戲狀態判斷與分類任務。以下是你可以參考的重點：
MLP 是一種前饋式神經網路，能夠處理非線性分類問題，適合用來判斷：
1.眼前物體是食物、垃圾還是敵人
2.是否該轉彎、加速或閃避
3.根據環境做出最佳行動選擇
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優點 ...
訓練-問題集
訓練-問題集
1.PAIA,開始選訓練模型,要訓練多久?才是好模型?
在 PAIA「魷來魷去對戰版」中，訓練模型的時間長短並不是唯一判斷「好模型」的標準。真正的關鍵在於模型的準確率、反應速度、穩定性與實戰表現。以下是幾個實用的判斷指標與建議：
2025-09-29_135443.jpg
2.如何判斷模型是否「夠好」?
1.準確率高：在驗證資料上達到 80% 以上準確率是基本門檻。
2.預測速度快：每回合預測時間需在 0.1 秒內，避免遊戲延遲。
3.泛化能力強：不只在訓練資料表現好，也能應對新情境。
4.模型大小適中：儲存後的 .pickle 檔案不超過 200MB。
5 ...
1.PAIA,開始選訓練模型,要訓練多久?才是好模型?
在 PAIA「魷來魷去對戰版」中，訓練模型的時間長短並不是唯一判斷「好模型」的標準。真正的關鍵在於模型的準確率、反應速度、穩定性與實戰表現。以下是幾個實用的判斷指標與建議：
2025-09-29_135443.jpg
2.如何判斷模型是否「夠好」?
1.準確率高：在驗證資料上達到 80% 以上準確率是基本門檻。
2.預測速度快：每回合預測時間需在 0.1 秒內，避免遊戲延遲。
3.泛化能力強：不只在訓練資料表現好，也能應對新情境。
4.模型大小適中：儲存後的 .pickle 檔案不超過 200MB。
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