汪程序员

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为深度学习（deep learning）算法之一 ，其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-T

粒子群算法蚁群算法

《人工智能》实验报告实验名称： 利用A*算法解决迷宫问题班 级： 软件工程1912022 年 3 月 29 日先看一下效果：整体图：一、问题描述利用A*算法在迷宫中找到一条最优路径。其中1代表墙，0代表路。出发位置为左上角，终点为右下角。二、实验目的学习并实现A*算法，实现使用java语言。三、实验内容3.1数据导入将map.txt中的迷宫地图存入二维数组中。 String filename = in.next();

A算法A算法是一种基于估价函数的加权启发式图搜索算法**f(n)=d(n)+w(n)f(n) = d(n)+w(n)f(n)=d(n)+w(n) **其中：nnn：任意一个顶点g(n)g(n)g(n)：表示起点到任意顶点nnn的实际成本h(n)h(n)h(n)：是一种启发式函数，表示从任意顶点nnn到目标点的估算成本值得注意的是，启发式的信息给的越多，估价函数的数值就越大，执行的效率页月高。A*算法原理**广度优先搜索之所以能找到最优的路径，原因就是每一次扩展的点，都是距离出发点最近、

简介遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于