没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
试读
166页
Learn the core concepts of neural networks and discover the different types of neural network, using Unity as your platform. In this book you will start by exploring back propagation and unsupervised neural networks with Unity and C#. You’ll then move onto activation functions, such as sigmoid functions, step functions, and so on. The author also explains all the variations of neural networks such as feed forward, recurrent, and radial.
资源推荐
资源详情
资源评论
Neural Networks
in Unity
C# Programming for Windows 10
—
Abhishek Nandy
Manisha Biswas
Neural Networks
in Unity
C# Programming for
Windows 10
Abhishek Nandy
Manisha Biswas
Neural Networks in Unity
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3672-7 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3673-4
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3673-4
Library of Congress Control Number: 2018951222
Copyright © 2018 by Abhishek Nandy, Manisha Biswas
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or
part of the material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of
illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical way,
and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or
by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark
symbol with every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos,
and images only in an editorial fashion and to the benet of the trademark owner, with no
intention of infringement of the trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if
they are not identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not
they are subject to proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of
publication, neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal
responsibility for any errors or omissions that may be made. e publisher makes no warranty,
express or implied, with respect to the material contained herein.
Managing Director, Apress Media LLC: Welmoed Spahr
Acquisitions Editor: Celestin Suresh John
Development Editor: Matthew Moodie
Coordinating Editor: Aditee Mirashi
Cover designed by eStudioCalamar
Cover image designed by Freepik (www.freepik.com)
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork,
233 Spring Street, 6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505,
e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a
California LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc
(SSBM Finance Inc). SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook
versions and licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print
and eBook Bulk Sales web page at www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available
to readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/978-1-4842-3672-7.
For more detailed information, please visit www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
AbhishekNandy
Kolkata, West Bengal, India
ManishaBiswas
North 24 Parganas, West Bengal, India
is book is dedicated to my parents.
—Abhishek Nandy
is book is dedicated to my parents and
the spirit of Women Techmakers.
—Manisha Biswas
v
Table of Contents
Chapter 1: Neural Network Basics ��������������������������������������������������������1
Introducing Neural Networks ��������������������������������������������������������������������������������2
Digging Deeper into Neural Networks �������������������������������������������������������������������3
Perceptron ������������������������������������������������������������������������������������������������������������5
Activation Function and Its Different Types �����������������������������������������������������6
Biases and Weights ���������������������������������������������������������������������������������������13
Neural Network from Scratch �����������������������������������������������������������������������������17
Backpropagation ������������������������������������������������������������������������������������������������� 26
Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������26
Chapter 2: Unity ML-Agents ����������������������������������������������������������������27
Unity IDE ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������27
Getting Started with Machine Learning Agents ��������������������������������������������� 27
Internal Operations for Machine Learning ����������������������������������������������������� 44
Summary�������������������������������������������������������������������������������������������������������������67
About the Authors ������������������������������������������������������������������������������� vii
About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������ix
Introduction �����������������������������������������������������������������������������������������xi
剩余165页未读,继续阅读
资源评论
tlforest
- 粉丝: 27
- 资源: 198
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功