の神経ネットワークをビートプロフェッショナル集団卓球
Source:ニューラルネットワークに達しているようなレベルに勝棋や碁選手。 機械学習を用いた科学者を教えるニューラルネットワークを現実的なシミュレータをリアルプレーヤーと対戦力のアルゴリズム。 しかし、誰もが安心して利用神経ネットワーク活動などのスポーツゲテーブルのテニスを。 とここで伝えようとしているか、コンピュータシミュレーションはリアルームトップ.
プログラマーから日本でのネットワークでの実時間学習するあらゆる側面を含んでいますが、ボールで遊ぶ場合、テーブルのテニスを。 でも、やれば、神経ネットワークをトラックの軌道運動のボール—ではない。 最も興味深いことは、愛が始まる計算の可能性軌道の動きのプレイヤーにも彼のラケットに影響を与えてきた。
成功させるために最も重要なゲームのテーブル-テニスにあるが不要になプレイヤーの正確なボール側面に相手を表すものその他のテーブルを送信することができ、ボールの移動の向きが逆となります。 その技術を既に開発したロボットの再生が可能なテーブルテニス、トラッキングの軌跡。 ロボットを始めた突後にのみ打つのラケットが"つかみ"。 しかし、プロフェッショナル集団を知るにはもっとも上げますので、ラケットし、トラッキングだけボール一つあることができるのではない有効とさせていただきます。
ニューラルネットワークが重なるテーブル-テニス
日本語プログラマー開発することを決めましたニューラルネットワークを測定することができる可能性運動の中、ボールのbackswingのラケット—の動きに手や体の学生とのラブストーリーである。 が神経ネットワークがないように、作成した二次ニューラルネットワークの働きをするタンデムのすべての異なる目標です。 最初の神経ネットワークプロセスからのデータのwebカメラを設け、ホストのプレーヤーでフレームによるフレームを計算し、位置、手や体に送りします。
その後、ニューラルネットワークに学習を受けに処理されたデータで、これに基づき計算し、その衝突のです。 次に、プロジェクトのポイントが表示されるテーブル、テニス、技術者の本当のところにボールを落とした計算パラメータからニューラルネットワーク。
に従ってプログラマーは、自己収集したデータがすべての訓練を実施しています。 その分析は多くのゲーム、卓球、設置され、カメラを記録したのにボールの速度240います。 収集してデータソース、開発者のダウンロード記録にテニスをして実際のゲームからのインターネット。
計算に基づく二つの神経ネットワーク
にアルゴリズムの仕事を始めたと驚きます。 平均の神経ネットワークを認識することができ正確に消費するエネルギーを節約し、卓球台の75％があります。 興味深いのは、アルゴリズムの試験の両方のプロとアマチュアにする場合は、最初の神経ネットワーク勤務をよりよいものにする。 このプロフェッショナル集団卓球を長年開発した特徴的な動きは、前にボール、ファンにはしばしば高い方は様々です。
これは、論理的な質問—しかし、まったく引けをとらない、むした者で遊んだ経験を全くお持ちでないテーブルにテニスをしようってのアルゴリズムの? 技術者にもなった興味深いものの、神経ネットワークのゲームとして、プロフェッショナルと正常です。 その結果、ニューラルネットワークを用いた正規プレイヤーの成功戦の提出を20%以上の頻なします。
このニューラルネットワークを用は制限されません。 検索することができる写真を算出するために、最も活躍している音声（同アリスであり、その行動の実名です。 または検索腫瘍の画像と戦うこと詐欺です。 昨年、神経科学者の育ニューラルネットワークへの翻訳脳信号をわかりやすい音声! 今後、デバイスを利用することが可能にな人を失ったときの結果として負傷又は疾患である。 できます。 っていなかったので素敵ですよね？
今すことができものの世界チャンピオン卓球！ でも、ほとんど
以上
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