威胁分析的神经网络

Question

对于我正在开发的游戏，我决定使用神经网络进行角色威胁分析。当角色发现游戏中的另一个角色时，他们将使用神经网络来确定是否参与该角色。它是一个3层前馈网络。

输入：

• 健康差异（myHP - enemyHP）
• 等级差异
• 盟友与敌人的数量（numAllies - numEnemies）
• 表示存在强敌的布尔变量

我的主要问题是关于输入和激活功能。我已经实现了网络以使用逻辑功能。我如何才能最好地将输入标准化以适应该功能？

例如，健康差异可以在1％至100％的范围内，其中水平差异可以是-40至+40。

Answer 1

移动并缩放输入，使其全部位于<0; 1>。

如果您的输入x位于<a; b>，并且您希望它位于<0; 1>，请执行以下操作：

1. 减去a，因此我们有x - a。 x现在是非负面的。
2. 除以b - a，我们有(x - a) / (b - a)。 x现在位于＆lt; 0; 1 GT;

实施例。设x =您的等级差异输入。它在＆lt; -40; 40 GT;原来。

1. 减去-40，我们降落在＆lt; 0; 80 GT;
2. 除以80，我们降落在＆lt; 0; 1 GT;

Answer 2

为什么不将所有值转换为[0; 1]间隔？ 例如，要查找健康规范化功能，您需要查找a和b，例如

a * 0.01 + b = 0
a * 1 + b= 1

捐赠：a=1/0.99 and b=-0.01/0.99

级别差异相同：您正在寻找c和d，例如：

c * (-40) + d = 0
c * 40 + d = 1

等等......

对于每个变量，您的翻译函数的格式为a*x+b，其中a和b如上所示。