今天整理了Project1:Search的实验报告,供大家学习交流。 实验的instruction见该网址:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/project1/ 实验的文件见:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/assets/files/ search.zip 本次实验主要是学习深度优先搜索、广度优先搜索、代价一致搜索、Astar算法、启发函数的...
剪枝只需要在minimax基础上对max、min函数中的不必要搜索的路径剪去,其他部分几乎一样。 运行python pacman.py -p AlphaBetaAgent -a depth=3 -l smallClassic发现得分比之前会高很多,每走一步所需要的时间花费…
第一个函数getAction并不需要去修改它,是一个获取下一步行动的函数。 而行动则是根据一定分数来评估,这个分数需要调用函数evaluationFunction来获取。最初的Function只有基础的功能,需要自己来编写评估函数,返…
该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 Romi PhadteCreate README.mddd8689d10年前 21 次提交 ...
cs188P1 2021-05-05 16:34:52 请选择预览文件 Introduction Welcome to Pacman Question 1 (3 points): Finding a Fixed Food Dot using Depth First Search Question 2 (3 points): Breadth First Search Question 3 (3 points): Varying the Cost Function Question 4 (3 points): A* search Question...
针对UCB伯克利的CS188经典项目-Pacman吃豆人,人工智能课常用作业,附件为project1的code,文本文档格式,包括search.py和searchAgent.py两个文件,已通过autograder测试,26/25分,有1分bonus (0)踩踩(0) 所需:30积分 python-leetcode题解之第1011题在D天内送达包裹的能力.zip ...
CS188-pj4-Project 4: Inference in Bayes Nets 1、任务描述 同project2 一样,project4 也是要求我们编写代码来控制 pacman 的行动来刷分。 在这一次的任务中,最初,整个地图是不可见的。 pacman 需要根据探索到的已知信息来推断地图上的房子哪一个有食物,哪一个是鬼屋。
伯克利人工智能导论课cs188作业,训练四层神经网络,包括说明文档,可以作为入门资源学习。没有用到框架,属于纯手写神经网络 神经网络 人工智能 python 深度学习 cs1882020-07-22 上传大小:24.00MB 所需:50积分/C币 python_CS188_project UC berkeley, 计算机系project。
本学期上的《人工智能导论》课部分采用了Berkeley的CS188课程内容。今天整理了Project1:Search的实验报告,供大家学习交流。 实验的instruction见该网址:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/project2/ 实验的文件见:https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/sp20/assets/files/multiagent.zip ...
CS 188 Project3(RL) Q1: Value Iteration 回忆一下值迭代的状态更新公式: 在ValueIterationAgent中编写一个值迭代代理,它在ValueIterationAgents.py中为您部分指定。您的价值迭代代理是一个离线计划,而不是强化学习代理,因此相关的训练选项是它在初始计划阶段应该运行的价值迭代的迭代次数(选项-i)。ValueIteration...