我想要一个人工神经网络：
这个网络是玩“连接四”的游戏。在每场比赛结束时，网络获得反馈（游戏结果/胜利？）。
应该通过时间差异学习来学习。
我的问题：
提前非常感谢你！
答案 0 :(得分：4)
首先命中的是：你在'main'中为t分配'0'，但你的数组的下限是'1'，所以你正在访问循环中的一个不存在的元素因此AV。
如果您在编译器选项中启用了范围检查，则会收到范围检查错误，您可能会更早地找到原因。
顺便说一句，因为我不知道代码在做什么，所以此时我不会注意到任何其他错误..答案 1 :(得分：4)
不需要伪代码。看看这些链接：
答案 2 :(得分：1)
如果您对使用第三方库感兴趣（非商业产品免费，我对该公司的一些工具非常满意http://www.mitov.com/html/intelligencelab.html（尽管我从未使用过他们的智能实验室，只是视频工具。）
答案 3 :(得分：0)
Fast Artificial Neural Network (FANN)是一个很好的开源库，它已被大型社区优化和使用，并提供大量支持和delphi绑定。
如果您不完全了解自己的行为，建议使用此区域中的依赖关系，最小的细节会对神经网络的执行方式产生重大影响;所以最好把时间花在实施网络上，然后再花在其他任何事情上。
答案 4 :(得分：0)
可能对您有所帮助的其他链接：
http://delphimagic.blogspot.com.ar/2012/12/red-neuronal-backpropagation.html （包括源代码） 编码具有两个输入神经元，两个输出和一个隐藏层的反向传播神经网络。 该示例提供了两组数据，可以训练网络并查看如何准确学习最小化图中显示的错误。 修改程序可以改变网络使用测试数据（时期）训练的次数