神經網絡 - 實時預測

Question

我會在機器學習方面說我不是專家，但我對神經網絡有一個公正的理解。

到目前爲止，我爲解決微不足道的問題而創建的網絡都使用了大量訓練數據的思想，通過網絡提供這些數據並使用反向傳播來調整各種權重。

但是，我將如何處理一個問題，即實時收集數據，網絡必須在學習過程中使用這些數據，以便預測合適的操作。例如，可以說我正在開發格鬥遊戲，其中玩家可以對敵方的小怪進行各種攻擊。是否有可能開發一個神經網絡來處理玩家正在執行的動作，並最終使用這些數據來預測玩家的下一個動作？例如。玩家連續兩次執行動作A，使用之前收集的關於玩家的數據，網絡預測玩家將執行下一步動作B。

不幸的是我沒有足夠的知識來研究這個問題的神經網絡是否適合這個問題。如果是這種情況，可以採用哪些技術來解決這個問題？

Answer 1

你的問題是相當籠統的，我的答案也是如此。神經網絡能夠處理這些問題。您應該搜索方法/關鍵詞，如'使用神經網絡的在線學習'，'RNN'（遞歸神經網絡），'LSTM'（長期短期記憶）。 RNN和LSTM是通常使用的算法，以便使用神經網絡處理與時間相關的數據。 一些着名的（也是相對較新的）遊戲研究是AlphaGo程序，它可以玩Go的遊戲，嘗試閱讀它，並且你會感受到時間依賴的機器學習方法。