什么神经网络用于AI鼠标移动

Question

我正在尝试创建一个函数，它接收2（x，y）坐标并返回和坐标数组，鼠标应该每0.05秒（或大约那个）......

（该程序的整个目标是随机/不平滑的鼠标移动来模仿人类的鼠标移动）

E.G。输入：[（800,600），（300,400）]     产出：[（800,600），（780,580），......，（300,400）]

我想知道我应该使用哪种类型的神经网络来获得正确的输出。

我对神经网络的主题不熟悉，但我有一个很好的理解，并会研究给出的建议。

指向正确方向的指针和一些链接将非常感谢！

Answer 1

使用神经网络执行此任务对我来说似乎完全过度杀戮。看起来你有2个输入，每个输入都有一个X和Y坐标，一个表示初始位置，另一个表示鼠标的最终位置。

有许多方法可以将随机性引入此路径，难以检测比神经网络简单得多的方法。在if语句中使用一些奇怪的随机数生成器和奇怪的个人逻辑来确定在每个迭代中在某个范围内添加的数量到当前值。你可以使用一个神经网络，但我认为它有点矫枉过正。

至于你需要使用什么类型的神经网络，我只想从在线教程中开箱即用（tensorflow和sklearn是我已经使用过的）并调整超参数到看看是什么让模特更好。

Answer 2

如果你试图根据其他东西的位置来预测鼠标的位置，那么简单的ANN就可以完成这项工作。

您是否尝试自动执行任务，例如是否有控制游戏的脚本？像LSTM或GRU这样的递归神经网络将考虑历史。

我知道你这样做是为了学习练习，但是如果你只是试图平滑鼠标移动，那么简单的插值算法可能会起作用。