用於威脅分析的神經網絡

Question

對於我正在開發的遊戲，我決定使用神經網絡進行人物威脅分析。當角色在遊戲中發現另一個角色時，他們將使用神經網絡來決定是否參與該角色。它是一個3層前饋網絡。

輸入：

• 衛生差（myHP - enemyHP）
• 水平差異
• 盟友VS敵人數（numAllies - numEnemies）
• 布爾變量，表示非常強的存在敵人

我的主要問題是關於輸入和激活功能。我已經實現了使用邏輯功能的網絡。我可以如何最好地使輸入標準化以適應功能？

例如，健康差異範圍可以從1％到100％，其中水平差可以從-40到+40。

Answer 1

切換和縮放您的輸入，所以它們都在<0; 1>。

如果輸入x是<a; b>，你希望它是在<0; 1>，這樣做：

1. 減a，所以我們有x - a。 x現在是非負的。
2. 除以b - a，所以我們有(x - a)/(b - a)。 x現在在< 0; 1>。

例子。假設x =您的等級差異輸入。它在< -40; 40>。

1. 減去-40，我們登陸< 0; 80>。
2. 除以80，我們登陸< 0; 1>。

Answer 2

爲什麼不將所有值轉換爲[0; 1]的間隔？ 例如找到健康正常化的功能，你正在尋找a和b如

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

，並提供：a=1/0.99 and b=-0.01/0.99

同爲級差：你正在尋找這樣c和d：

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

等等......

對於每個變量，您的翻譯功能將採用a*x+b的形式，其中a和b如上所示。