国外15种手机游戏引擎和开发工具介绍

《基于python游戏设计与实现》开题报告 在技术实现方面,基于HTML5和JavaScript的网页版消消乐游戏设计逐渐流行[10],这表明随着技术的发展,网页游戏的开发也趋向于使用现代技术来实现更好的用户体验。国内开发者在开发消除类游戏时,通常会选择使用Python的图形界面库,如pygame、tkinter等,这些库提供了丰富的图形绘制和事件处理功能,能够满足游戏开发的基本需求。与国内类似,消除类游戏也深受国外玩家的喜爱。[17]此外,国外开发者还注重游戏的社交性和互动性,通过在线多人游戏、排行榜、社区等功能,增强玩家的参与感和归属感[9] 阅读详情
游戏程序
平台类型: iOS Android 
程序设计: 3D图形 音乐音效 
编程语言:  
引擎/SDK: 其它 

  工欲善其事,必先利其器。对移动游戏开发者来说,高效实用的开发工具必不可少。近日,英国著名产业杂志《Develop》刊出了一篇文章,作者艾伦·李在文中推荐了15种移动游戏开发工具,从游戏引擎,到音效制作、推广等工具都有涉及。以下为原文主要内容编译。


引擎和移动开发工具包


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Marmalade


简介:Marmalade被很多人认为是跨平台制作C++游戏的最佳平台。通过Marmalade SDK,开发者可以在单一的Marmalade项目文件夹中打开Xcode或Visual Studio,将代码语言汇编至iOS、Android、Windows Phone和黑莓等平台。2013年,Marmalade公司还在SDK的基础上,添加了Marmalade Juice(面向Objective-C语言的跨平台SDK),以及Marmalade Quick(一个更快捷、灵活和开放环境下的加速工具)。


评价:Marmalade公司CEO哈维·艾略特说:“通过将定制插件程序植入Marmalade 7,我们可以帮助游戏开发者设计IAP、打广告、分析数据、提升盈利,或提供其他服务。这套工具为游戏开发者量身定做,我们希望借助它帮规模较小和独立开发者,通过产品获取更多收益。”


代表作品:《你画我猜》(Draw Something)、《植物大战僵尸》、Signal to the Stars、Talisman Prologue。


售价:年费500美元起,Marmalade C++,Marmalade Quick和Web Marmalade免费赠送。


公司官网:www.madewithmarmalade.com


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虚幻引擎


简介:虚幻引擎可谓《无尽之剑》系列游戏的成功基石。虚幻引擎3包含完整的虚幻编辑器套件,C++源代码,开发者购买它还可以得到来自其工程师团队的直接支持。此外,虚幻引擎3也有免费版,名为虚幻开发者工具包(Unreal Development Kit)——截至目前,免费版虚幻引擎3的独立安装次数已超过225万次。


这两款产品都集成了行业领先的中间件软件包,无需额外费用。对开发者来说,从免费UDK升级到虚幻引擎3能够带来很多好处,并且简单易行,不必掌握一门新技术。与此同时,虚幻引擎开发社区充满活力,当开发者遇到问题需要解答,或者希望组建一支远程团队时,社区能够提供大量资源。Epic公司通过其开发者网络提供额外信息,并编制了视频教程(在Twitch TV和YouTube频道播放),教开发者如何借助UDK制作移动游戏。


评价:Epic公司欧洲区总经理迈克·甘伯说,“事实证明,虚幻引擎技术为移动游戏开发提供了高质量的开发环境。使用虚幻引擎的团队工具强大,有能力制作在日益拥挤的移动平台脱颖而出的高水准游戏。”

代表作品:《无尽之剑》系列、《蝙蝠侠:阿甘之城 禁闭》、Boarderlands Legends、Injustice。


售价:开发者可申请定制虚幻引擎3,虚幻开发者工具包(UDK)免费。


公司官网:www.unrealengine.com


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欧特克Maya LT


简介:欧特克Maya LT发布于今年8月。据介绍,该引擎将专注于为移动应用开发者服务,设计之初就以满足初创公司和移动开发商的需求为立足点。欧特克官方称,Maya LT经过严格测试,从功能到UI都多次优化,以便满足移动开发者们的独特需求。


评价:欧特克游戏解决方案部总监弗兰克·德利塞:“我们确信,Maya LT能够为开发者提供创作游戏所需的最佳工具,并且价格公道。预算不应该成为游戏开发的绊脚石,通过Maya LT,艺术家们将可以轻松创作更优质的美术效果。”


代表作品:暂无。


售价:欧特克Maya LT-700美元;欧特克Scaleform移动SDK/Unity(插件)-195美元。


公司官网:www.autodesk.com


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UNITY


简介:从2D解谜到3D动作游戏,Unity引擎是很多游戏开发者的首选,原因在于其功能值得信赖,易于操作,以及具有跨平台功能。从移动游戏开发的角度来说,Unity提供集成开发环境,方便开发者将游戏移植到所有主流的移动平台——未来还将包括Tizen和PlayStation Mobile。与此同时,开发者也可以将移动游戏移植到PC、Mac和其他主流游戏主机,以及掌上游戏机PS Vita。这有助于开发者的游戏吸引更多玩家。


基本的Unity工具免费,开发者可以使用它们制作面向ios、android和Windows Store等平台的游戏。但如果开发者的游戏年收入超过10万美元,Unity将要求其升级许可证,购买Unity Pro,即Unity引擎专业版。与免费版相比,专业版提供多项额外功能,包括更先进的照明、代码和编辑选项,将帮助开发者制作更高水准的游戏。

评价:Unity首席执行官大卫·赫尔基森:“Unity性能强大、高效,设计出色,并且拥有卓越的跨平台功能,对于希望为多种移动设备制作游戏的开发者来说,它就是最佳选项。”


代表作品:《捣蛋猪》、《杀出重围:陨落》、《神庙逃亡2》、The Room。


售价:Unity 4免费,Unity Pro750美元。


公司官网:www.unity3d.com


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PROJECT ANARCHY


简介:今年3月,以物理引擎闻名的Havok公司宣布,将开发一款名为Project Anarchy,专注于为移动游戏开发者服务。按照Havok官方说法,这将是一个一站式的移动游戏引擎,能够帮助开发者将游戏移植到iOS、Android和Tizen平台。


评价:Havok开发商关系部总监Ross O’Dwyer:“Project Anarchy将为移动游戏开发者带来强大效能和多样性。这套引擎拥有3A级别所需的强大技术,此外,开发者还可以按照自己的需求自定义引擎。最重要的是,实现这些功能不用花钱。”


代表作品:暂无。


售价:Project Anarchy免费,Project Anarchy专业版可联系厂商定制。


公司官网:www.projectanarchy.com


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App Game Kit


大型引擎未必适用于所有移动游戏开发者。对于那些正在寻找新引擎的开发商来说,App Game Kit是一个值得考虑的备选品。该引擎允许开发者使用BASIC或C++语言编写游戏和应用代码,换句话说,无论初学者还是职业开发者,都可以使用这个工具。此外,通过AGK,开发者也可以很轻松地实现游戏在不同移动平台之间的移植。目前AGK第一版已经推出,支持iOS、Android和黑幕系统;第二版则正在开发中。


评价:AGK开发总监里奇·瓦尔纳:“从编写代码开始,AGK引擎很容易学习。最近,Focus Multimedia公司使用它开发一套iOS和Android平台的教育软件,名叫《Driving Test Success》,取得了很大成功。”


代表作品:《Driving Test Success》系列应用、Sky Without Sun: Target、Space Connection: Atlas


售价:60美元起。


公司官网:www.appgamekit.com


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Corona SDK


简介:Corona SDK支持iOS、Android、Kindle和Nook操作系统,使用Lua语言开发环境——熟悉Falsh和JavaScript语言的开发者很容易上手。Corona SDK希望通过单一的代码库,为开发者提供跨移动平台发布应用之便利,从而让开发者将更多精力投入制作高水准的游戏。截至目前,全球使用Corona SDK的独立开发者和游戏工作室超过25万家,其中包括美国艺电(EA)和日本Namco Bandai等老牌大厂。


评价:Corona实验室首席运营官大卫·瑞格尔:“某些开发商一直在寻找快速、灵活的解决方案,希望能尽快出品名作,创造巨额收益,但另外一些开发商倾向于基于客户的类型和使用需求,寻找开发App的最适合的解决方案。Corona SDK是一套多功能的工具,适用于很多类型的开发者。从独立开发者到致力于打造自有IP的大型游戏工作室,都有可能用到我们的产品。”


代表作品:Blast Monkey、《泡泡球》(Bubble Ball)、Fun Run、Streetfood Tycoon。


售价:Corona SDK免费,专业版588美元,企业版售价948美元起。


公司官网:www.coronalabs.com


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Ludei


简介:在游戏产业,HTML5正在受到越来越多的关注,html5语言将适用于各种平台。Ludei引擎开发商称,该引擎能够为玩家提供最畅快的Html5游戏体验。与此同时,Ludei通过单一API,允许开发者接入其它本地功能,例如本地广告网络、应用程序内支付(IAP)和推送通知等。


评价:Ludei程序部副总裁:“HTML5具有很多优势,包括跨平台功能、移植互联网端所有特性,如在线更新、简易集成和快速迭代等等。对于希望开发基于HTML5语言游戏或应用的开发者来说,我们的技术最有效,使用起来也最方便。开发者只要将注意力放在产品本身就可以了,关于一切平台细节,让Ludei来照看。”


代表作品:Dominion、Heroes of Honor、iBasket、Mortar Melon。


售价:免费。


公司官网:www.ludei.com



提升玩家留存和营收


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Nextpeer


简介:Nextpeer是一个面向移动游戏的多人社交SDK,今年8月发布,旨在帮助开发者更轻松地制作多人游戏,并在游戏内吸引玩家沉浸,提升留存率。据了解,集成该SDK耗时不超过15分钟,而在iOS平台,目前已有大约2800款游戏集成了Nextpeer。


评价:Nextpeer公司创始人兼首席执行官Shai Magzimof:“借助Nextpeer,你可以轻轻松松增加用户参与度,提高留存率,并提升游戏的曝光率。”


售价:免费


公司官网:www.nextpeer.com


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PlayHaven


PlayHaven为游戏开发者提供一系列工具,有针对性地帮助开发者管理用户获取、留存、营收等方面的事宜。其主要作用可以简单划分为三步:获取用户、留存用户,以及营收。前不久PlayHaven与Corona实验室建立了合作关系,将其服务植入Corona移动SDK。


评价:PlayHaven发行商拓展部副总扎克·菲利普斯:“PlayHaven为开发者提供满足其业务需求的一站式解决方案,让开发者可以全身心投入游戏创作。我们的目标,正是为开发者提供最卓越、最全面的业务解决方案。”


售价:PlayHaven Acquire/Engage/Monetize免费,但广告和其他服务需要额外付费。


公司官网:www.playhaven.com



图像、光照和性能


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Powervr Graphics SDK


简介:Powervr Graphics SDK是一套跨iOS、Android和BlackBerry平台的工具包,支持3D图形处理的所有功能,能帮助开发者提升游戏内图像运行速度,满足当代玩家越来越高的要求。目前,全球已有超过10亿台设备使用该技术。


评价:Imagination科技公司生态环境部高级经理Bryce Johnstone:“我们全力以赴,为开发者提供最好的跨平台分析和调试工具,让他们能够基于PowerVR图形处理器,创作高质素应用。从移动游戏图形开发的角度来说,PowerVR Graphics SDK通过最独特和有价值的资源,为开发者提供行业领先的解决方案。我想强调的是,如果开发者使用我们的SDK管理资源,将能够节省大量宝贵时间。”


售价:免费


公司官网:www.powervrinsider.com


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ARM


简介:ARM微处理器遍布于各种移动便携设备,而今天,该公司也希望基于其Mali图形处理平台,为开发者提供一系列软件开发工具,帮助开发者更好地进行图形处理。ARM推出OpenGL ES模拟器,支持新API(OpenGL ES 3.0)和新技术(ASTC纹理压缩),确保开发者更快地使用其技术,缩短游戏从制作到进入市场的时间。值得一提的是,截至目前,全球约有20%的安卓智能手机使用ARM Mail图形处理器,50%安卓平板设备使用该处理器。


评价:ARM公司Mail开发者工具产品经理艾兰德·帕特:“开发者应该使用我们的工具,以便确保游戏在智能手机和其他设备上完美运行,同时还可以更好地分析和调试产品,更快进入市场。我们的工具所提供的一些前沿功能,在其他开发者工具中是找不到的。”


售价:免费


公司官网:malideveloper.arm.com


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Enlighten


简介:Enlighten是Geomerics公司的王牌产品,早在两年前,Geomerics就将其技术移植到了移动平台。随着移动设备技术的飞速发展,主机游戏的高水准画面质素在移动平台重现变成可能——而Enlighten,正是此过程的最大推手之一。利用Enlighten,开发者将有可能让自己的游戏在iOS、Android或PS Vita等移动平台展现出主机级的画面水准。


评价:Gemmerics创始人克里斯·杜兰:“玩家对移动游戏的期望值越来越高,对3D游戏的画面尤其挑剔。开发商们都在想方设法,将更接近主机品质的游戏体验带给玩家,因为这能让他们的游戏脱颖而出,赢得更多玩家青睐。Enlighten技术的跨域很广,从移动平台到次时代主机都能用到,我想,这样的技术对开发者在游戏中营造高质画面体验是很关键的。”


售价:联系厂商询价或定制。


公司官网:www.geomerics.com



音效


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Wwise


简介:在主机游戏开发重,Wwise是领先的音效制作技术之一。该技术的研发商Audiokinetic相信,移动游戏开发商需要与大型主机游戏工作室同样的声效质量,所以决定以收取授权金的方式,向移动游戏开发者出售Wwise完整工具包——而非压缩版。值得一提的是,如果开发者有意制作学术游戏,或者不将Wwise用于商业用途,Audiokinetic将不会收取任何费用。目前,该工具与Android和iOS设备、Windows Phone、任天堂3DS和PS Vita兼容。而曾经使用Wwise的移动游戏名作则包括《Limbo》、《植物大战僵尸2》和《Solitaire Blitz》。


评价:Andiokinetic产品副总裁西蒙·阿斯比:“Wwise提升游戏水准,并减少制作成本。很多发行商都愿意与本公司合作,因为他们相信,只要用Wwise,游戏在音效方面就不会出现任何问题。”


售价:Wwise授权金不等,非商业用途免费。


公司官网:www.audiokinetic.com



管道


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Perforce


简介:Perforce不仅帮助开发者管理源代码,还能管理在现代游戏开发过程中所经手的所有不同媒介资产,包括美术、文本、音效和视频等等。因此,在游戏开发圈内,Perforce获誉良多。英国工作室22Cans的移动游戏新作,沙盒建造题材的《Godus》就用到了该项技术。


评价:Perforce公司市场总监马克·沃伦:“从游戏研发需求到最终发布,在整个研发阶段,版本管理是一个至关重要的元素。开发者在立项之初就应当做好版本管理的准备,这是推出一款伟大游戏的基石。”


售价:Perforce管理工具企业级版本售价300美元起。


公司官网:www.perforce.com

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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混魔MJM
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