쵸코쿠키의 연습장

에이전트 개요 에이전트는 특정 환경에 위치한 컴퓨터 시스템입니다. 또한 이러한 환경에서 자율적인 행동이 가능합니다. 바로 이것이 에이전트 설계의 목적입니다. 주요 특징들에는 어떤 것이 있을까요? 바로 자율성, 사회성, 반응성, 독창성 등이 있습니다. 또한, 상황 대처 능력, 지속성, 협력, 적응력 등이 예가 됩니다. 기타 특성으로는 어떤 것이 있을까요? 바로 이동성, 진실성, 자비심, 합리성 등이 있습니다. 이러한 특성들로 기존 로봇들과 특정 유형의 에이전트를 식별할 수 있습니다. 대표적인 에이전트들에는 어떤 것이 있을까요? - 투어 가이드 : 핵심 아이디어는 질문에 대답하는 데 도움을 주는 상담원을 제공하는 것입니다. 우리는 보통 여행을 하는 경우 인터넷을 탐색하며 어디에 갈지 탐색을 하고는 합니다. ..

야생 / 귀족/ 마법사 / 요들 조합이것은 정교하지 않은 조합이며 약간 벗어나기가 어렵지만 확실하게 효과적이었습니다. - 니달리 / 워윅- 카사딘 / 초가스- 모르가나- 베인 / 루시안- 가렌/ 레오나/ 케일- 나르- 베이가- 룰루 초반 게임에서는 귀족 루트를 사용하는 것이 좋습니다. 가렌, 베인, 루시안을 선택하세요. 그동안 워윅, 니달리, 카사딘을 계속 주시하세요. 약간의 관대한 리롤을 통해 이러한 모든 챔피언을 가능한 한 자주 업그레이드하십시오. 그러나 너무 많은 돈을 쓰면 안됩니다. 골드 이자는 후반에는 매우 중요하기 때문입니다. 게임이 진행되면서 벤치에 머물러있는 유닛에 믹싱을 시작할 수 있습니다. 니달리 뿐만 아니라 귀족 버프를 유지하는 것이 중요합니다. 니달리는 살아남을 수 있는 충분한 보호..

로봇과 인간의 차이점은 무엇일까요? 인간만이 가지고 있는 지능적인 특징, 속성, 특성에 대해 알아보겠습니다. 대표적인 인간과 로봇과의 차이점은 아래와 같습니다. - 고집- 충동- 이해와 공감으로 다른 사람들의 말을 듣는다.- 협력적 사고 - 사회적 지능- 생각의 융통성- 메타인지 - 자신의 사고에 대한 인식- 정확성과 정밀성을 위해 노력함- 유머 감각- 심문 및 문제 제기- 과거 지식 그리기와 새로운 상황에 적용하기- 위험 감수- 모든 감각을 사용- 독창성, 독창성, 통찰력 : 독창성- 놀라움, 호기심, 호기심, 그리고 문제 해결의 즐거움 - 사상가로서의 효용감 좀 더 행동적인 측면에서는 어떤 차이가 있을까요? 한번 알아보겠습니다. • 생각하고 추론합니다.• 근거를 사용하여 문제를 해결합니다.• 경험을 ..

드레이븐 / 아울렐리온 솔 보호하기개인적인 경험에서 비롯된 것이며 이로 인해 큰 승리를 얻었습니다. 그래서 이 방법에 대해 알아보겠습니다. 다리우스 (전선), 모데 카이저 / 가렌 (전선), 아리 (백라인) , 니달리 (백 라인)를 뽑아야 합니다. 라운드가 진행되면서 신속하게 업그레이드하고 룰루, 드레이븐, 쉬바나, 아울렐리온 솔을 잘 보아야 합니다. 드레이븐은 역겨운 양의 데미지를 입힙니다. 그래서 조합의 핵심이며 승리의 열쇠가됩니다. 드레이븐에게 스태틱, 피바라기, 무한의 대검, 신성의 검을 장착해줍니다. 다음으로, 룰루는 마법사의 시너지 효과를 발휘할 것입니다. 생존 가능성을 높이고 일부 CC를 제공하기도합니다. 쉬바나는 훌륭한 앞라인 선택이며, 아울렐리온 솔을 후반 게임에 올리면 버스트의 잠재력이..

CNN (Convolutional Neural Network)의 기본 개요컨벌루션 레이어의 원리, 활성화 함수, 풀링 레이어 및 완전 연결 레이어 CNN(Convolutional Neural Network)는 컴퓨터 비전 또는 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 신경 네트워크 클래스입니다. Convolutional Layer컴퓨터는 이미지를 픽셀로 읽으며 행렬 (NxNx3)로 표현됩니다. 이미지는 3 개의 수로 (rgb)를 사용한다, 그래서 3이 있습니다. Convolutional layer는 일련의 학습 가능한 필터를 사용합니다. 필터는 원본 이미지 (입력)에 있는 특정 피처 또는 패턴의 존재를 감지하는 데 사용됩니다. 일반적으로 행렬 (MxMx3)로 표현되며 크기는 작지만 입력 파일과 동일한 뎁스입..

Teamfight Tactics : 최고의 팀 구성전략적 팀 전투(롤토체스)에서 팀은 종족 또는 직업의 시너지 효과가 없이 경기의 후반 단계에 도달 할 수 없습니다. 소수의 강력하고 완전히 업그레이드 된 챔피언을 가질 수는 있지만, 보너스 효과가 없다면 즉시 사라질 것입니다. 종족과 직업의 시너지 효과는 챔피언의 최대 생명력을 증가시키고, 마법 피해를 받지 않게 하고, 금 수입을 상당 부분 증가시킬 수 있습니다. 자연스럽게 메타는 외부에 나타납니다. 게임이 초기 단계에서 벗어남에 따라 몇 가지 팀 구성과 챔피언 풀이 최적의 선택으로 부상하고 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)의 초기 단계이기 때문에 게임이 오픈 베타 이후에 들어가면이 목록이 크게 변경 될 것으로 기대합니다. 지금까지 경험 한 가장 강력..

신경망을 위한 드롭 아웃 정규화드롭 아웃은 Srivastava 등이 제안한 신경망 모델의 정규화 기법입니다. 드롭 아웃은 훈련 중에 무작위로 선택된 뉴런을 무시하는 기술입니다. 뉴런들은 무작위로 "탈락"합니다. 이는 다운 스트림 뉴런의 활성화에 대한 기여가 순방향 패스에서 일시적으로 제거되고 모든 가중치 업데이트가 역방향 패스에서 뉴런에 적용되지 않는다는 것을 의미합니다. 신경 회로망이 학습 할 때, 신경 회로의 가중치는 네트워크 내에서 상황에 따라 결정됩니다. 뉴런의 가중치는 특정 특성을 제공하는 피쳐에 맞춰 조정됩니다. 이웃하는 뉴런은 이 전문 분야에 의존하게되고, 너무 멀리 잡히면 훈련 데이터에 너무 특수한 취약한 모델이 될 수 있습니다. 훈련 중 뉴런에 대한 상황에 의존하는 것은 complex c..

라이엇은 패치 9.14에서 Teamfight Tactics 변경 사항을 예고하였습니다. 라이엇은 전략적 팀 전투(롤토체스)의 9.14 패치 및 향후 업데이트에 대한 계획을 발표했습니다. 블로그 게시물을 통해 순위 매치 메이킹을 구현하고 시즌별 콘텐츠를 삭제하며 항목 RNG를 조정하고 보다 포괄적인 UI를 제공하며 플레이어 보상을 향상시키는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 우선 순위가 지정된 대기열은 패치 9.14가 시작될 때 라이브로 진행되거나, 그렇지 않으면 "베타 시즌"이 진행될 예정입니다. Riot은 전략적 팀 전투(롤토체스)가 RNG를 기반으로 한다는 것을 이해합니다. "전략적 팀 전투(롤토체스)의 모든 게임에서 이길 수는 없지만, Top 4에 배치하면 LP를 얻고 순위를 올릴 수 있습니..

1990년대 초반- 음성 인식 및 문서 판독을 위한 시간 지연 신경망 (Waibel, 1989; LeCun, 1998) 1990년대 후반- 광학 문자 인식 및 필기 인식 (Microsoft, 2003) 2000년대 초반- 이미지에서 물체와 영역의 감지, 세분화 및 인식 (렌, 2015, 레드먼, 2016)- 교통 표지 인식, 생물학적 이미지의 세분화 (Ciresan, 2012; Ning, 2005)- 자연 언어 이해, 음성 인식 (Collobert, 2011; 2013 년 Sainath) 2012년 (혁명적인 시점)- 딥 러닝 CNN을 이용한 ImageNet 분류 (힌튼, 2012)- GPU, ReLU, 드롭 아웃 등의 사용 최근- 하드웨어, 소프트웨어 및 알고리즘 병렬화 진행으로 교육 시간이 단축 된 ..

전략적 팀 전투(롤토체스)의 다음 챔피언은 Twisted Fate입니다. Twisted Fate는 전략적 팀 전투(롤토체스)에 추가 된 첫 번째 새로운 챔피언이 될 것이며 패치 9.14로 출시 될 것입니다. Riot Wittrock, 전략적 팀 전투(롤토체스)의 세트 디자이너는 "Champion # 51이 TFT가 다가오고 있습니다 ..."라는 제목의 트위터에 티저 이미지를 게시했습니다. 독수리 눈을 가진 팬이 Twisted Fate의 스킨 조각으로 식별 하는 데에는 그리 오래 걸리지 않았습니다. 얼마 지나지 않아 전략적 팀 전투(롤토체스) Product Lead의 Richard Henkel이 "Tf는 패치 9.14에서 tft의 드립 컨텐츠로 출시 할 첫 번째 챔피언입니다."라고 말했습니다. 직업과 종족..

도전 과제딥 러닝을 위한 새로운 유스 케이스가 밝혀 짐에 따라 해결해야 할 과제도 있습니다. 많은 데이터 필요"알고리즘을 훈련시키는 데 실제로 얼마나 많은 데이터가 있습니까?" 이것은 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 사람들이 가장 자주 묻는 질문입니다. 불행히도 정답은 없지만 원칙적으로 데이터 과학자는 원하는 강력한 추상화를 수행하면 더 많은 데이터가 필요하다고 말합니다. 신경 네트워크의 경우, 훈련에 필요한 데이터의 양은 다른 머신 러닝 알고리즘에 비해 훨씬 더 높습니다. 그 이유는 딥 러닝 알고리즘의 과정은 크게 2가지이기 때문입니다. 첫째, 도메인에 대해 알아야하며 문제를 해결해야합니다. 훈련이 시작되면 알고리즘이 처음부터 시작됩니다. 주어진 도메인에 대해 배우려면, 알고리즘은 튜닝하고 함께 수많은 매..

야생 + 형상변환자귀족과 비슷한 방식으로 야생 유닛은 초기 단계에서 매우 평범한 존재입니다. 니달리, 워윅, 아리가 상점에 있는 경우가 많으므로 유닛을 모두 보드에 붙이면 초기 공격 보너스가 부여됩니다 (공격마다 격노 스택 생성). 격노 스택마다 공격 속도가 7 % 향상됩니다. 다시 한 번, 이 챔피언들 상점에서 빈번한 얼굴을 보입니다. 따라서 처음 몇 라운드가 끝나면 적어도 2성 챔피언을 확보 할 수 있습니다. 야생 챔피언을 모으면 형상변환자 보너스도 받습니다. (변신시 최대 보너스를 얻을 수 있습니다.) 그들은 꽤 비싸고 조금 드뭅니다. 그러나 엘리스, 나르, 쉬바나, 스웨인을 발견 할 때마다, 사람들은 다들 구매하기 위해 노력합니다. 유연하게너무 잘 풀리지 않는다면 잠시 시간을 내어 챔피언을 살펴보..

딥 러닝은 오늘날 AI의 사용 증가에 크게 책임이 있습니다. 이 기술은 컴퓨터에 특별한 힘을 주었습니다. 예를 들어, 사람과 거의 같은 정도로 말을 인식 할 수 있는 능력은, 손으로 코딩하기에는 너무 까다로운 기술입니다. 딥 러닝은 또한 컴퓨터 비전을 변형시키고 머신 러닝을 크게 향상 시켰습니다. 이제는 의학, 금융, 마케팅 및 그 밖의 모든 주요 프로세스를 안내하고 향상시키는 데 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 딥 러닝에 대해 논의 할 것이며, 딥 러닝이 그 잠재력을 완전히 발휘하기 전에 해결해야 할 현재의 도전 과제뿐만 아니라 보편적 인 강점을 논의 할 것입니다. 먼저 강점에 대해 알아보고 다음 포스팅에서는 도전과제에 대해 알아보겠습니다. 강점먼저 딥 러닝을 사용하여 얻은 가장 유명한 이점에 대해 살펴..

전략적 팀 전투(롤토체스)의 이번 포스팅에서는 게임 시작시 경쟁에서 앞서 나가는 데 도움이 되는 팁과 트릭이 포함되어 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)는 모든 방식의 챔피언, 종족, 직업으로 채워져 있으며 각각 자체 시너지 효과와 보너스가 제공됩니다. 게임 중에는 많은 일이 벌어지게 되며, 초보들에게는 게임을 할 때 엄청나게 어려운 일이 될 수 있다고 말하는 것이 좋습니다. 특히 초반 게임에서는 이것이 사실입니다. 숙련된 플레이어를 상대로 절대적으로 죽는 소리가 날 수 있으므로, 좋은 출발을 하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 그러면 전략적 팀 전투(롤토체스)을 진정으로 배우기 시작할 수 있습니다. 직업 콤보로 좋은 출발을 하면 중반에서 후반 경기까지 훌륭하게 운영할 수 있습니다. 골드를 움직이기..

오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크인공 지능 (AI)의 등장으로 기계 학습 기능에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. 금융에서 건강에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 머신 러닝 기반 기술의 도입이 이루어지고 있습니다. 그러나 머신 러닝 모델을 정의하는 것은 대부분의 비즈니스 및 조직에서 복잡하고 자원 집약적인 노력을 계속해야 했습니다. 좋은 머신 러닝 프레임워크를 통해 이러한 문제를 줄일 수 있었습니다. 아래는 기업 및 개인이 머신 러닝 학습 모델을 작성하는 데 사용할 수 있는 최고의 오픈 소스 프레임 워크 및 라이브러리 목록에 대해 알아보겠습니다. Amazon Machine LearningAmazon Machine Learning은 머신 러닝 모델을 개발할 수 있는 도구와 마법사를 제공합니다. AML을 사..

- 금은 어떻게 소비해야합니까? - 매 라운드 초에 미친 지출을하지 않는 것이 절대적으로 중요합니다. 건강한 경제를 지키는 것은 경기가 끝날 때까지 체력에 약간의 피해를 받어라도 경기 후반에 도달하고 구성을 강화하는 열쇠입니다. 새로운 유닛이나 경험치에 현금을 쏟아 부을만큼 유혹적이지만, 참아내고 라운드간에 일정량의 이자를 얻습니다. 이자 총액은 50 골드가되면 일단 상한이 됩니다. 따라서 돈을 최대한 활용하려면이 기준액 아래로 가지 않는 것이 좋습니다. 당신이 체력 바에 약간의 피해를 받았다 하더라도, 건강한 경제를 유지하는 것은 오래 버티는 더 중요한 방법이 될 수 있습니다. 나중에 챔피언 선택을 더 자주하고, 상대방보다 더 빨리 레벨을 올리며, 많은 번거로움 없이 값 비싼 유닛을 구입할 수있게 해줍..

딥러닝이 왜 그렇게 잘 수행되는지에 대한 생각 왜 Deep Learning은 다른 머신 러닝 방법보다 성능이 우수합니까? 세 가지 이유를 제공합니다 : 교육 과정에서의 특징 추출 통합, 매우 큰 데이터 세트의 수집, 기술 개발 다른 머신 러닝 방법론에 비해 딥러닝의 우월한 성능은 최근 여러 포럼과 잡지에서 논평되었습니다. 이 우월의 근거가 되는 세 가지 이유에 대해 알아보겠습니다. 이 문제에 대해 논평 한 최초의 사람은 아니며, 마지막이되지 않을 것이라고 확신합니다. 그러나 딥러닝의 성공 뒤에 있는 실제적인 이유를 고려하고자합니다. 그러므로 이론적인 배경을 찾고 있다면 딥 러닝 학문에서 찾는 것 좋을 것입니다. 실제적인 분류 문제와 응용을 다루기 위한 유용한 기술로 딥 러닝을 전환시키는 실용적인 측면에 ..

전략전 팀 전투(롤토체스)에서 더 많은 게임을 얻는 데 도움이되는 팁, 트릭 및 전략에 대한 조언이 포함되어 있습니다. 전략전 팀 전투(롤토체스)와 Auto Chess 장르에 익숙하지 않다면 꽤 어려운 학습을 경험할 것입니다. 전략전 팀 전투(롤토체스)는 상당히 복잡한 게임이기 때문입니다. 관리 할 돈, 종족 및 직업 시너지를 작업하고 아이템 레시피를 기억해야 합니다. 기본을 이해하고 마침내 게임을 즐기기 시작하려면 실제로 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 전략전 팀 전투(롤토체스)에서 더 많은 정보를 얻는 데, 도움이되는 다양한 전략 조언들에 대해 알아보겠습니다. Teamfight Tactics : 승리 방법 - 어떻게 초기 이득을 얻습니까? - 어떤 챔피언이라도 미리 장착한 아이템은 전반적인 힘에 엄청난..

텍스트를 이미지로64x64 RGB 이미지로 "작은 새가 짧은 오렌지색 부리와 흰 배가 있습니다"와 같은 자연어 텍스트를 변환하는 흥미로운 논문에있는 실험 및 이론을 설명합니다. 소개자연 언어 텍스트 설명을 이미지로 변환하는 것은 딥러닝의 놀라운 데모입니다. 정서 분석과 같은 텍스트 분류 작업은 텍스트에서 차별적인 벡터 표현을 학습할 수있는 Deep Recurrent Neural Networks에서 성공했습니다. 다른 영역에서는 딥 컨볼 루션 GAN이 정상 분포에서 샘플링 한 랜덤 잡음 벡터로부터 침실 내부와 같은 이미지를 합성 할 수 있습니다. Conditional-GAN의 아이디어에서 영감을 얻은 DCGAN을 사용하여 Deep RNN 텍스트 삽입 및 이미지 합성의 발전을 이루러낸 것입니다. Condit..

전략적 팀 전투(롤토체스) - 종족 가이드전략적 팀 전투(롤토체스)에는 해당 챔피언을 포함한 전략적 팀 전투(롤토체스)의 모든 종족에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스)에서, 각 챔피언은 특정한 조건이 충족될 때 특별한 보너스를 주는 특별한 기원을 가지고 있습니다. 오토 체스 장르를 처음 접하는 사람이라면 이 중요성을 간과하기 쉬우나, 그것이 어떻게 작동하는지, 그리고 어떻게 그것을 활용할지를 모두 이해해야 합니다. 아래는 전략적 팀 전투(롤토체스)의 모든 종족과 보너스를 소개합니다. 시간이 지남에 따라, 팁, 요령, 그리고 전략 조언이 유효하지 않을 수 있습니다. 그러나 큰 차이는 없을 수 있습니다. 전략적 팀 전투(롤토체스) : 베스트 종족초창기지만, 현재 게임에서 가장 뛰어난..