공부공부85 캡스톤 디자인 2주차! 이번 주차는 확실한 게임구상과 직접 사용할 맵에 대해서 찾아보았습니다. 게임의 진행은 마을, 풍차,등대 스테이지들--> 3D맵에서 미션게임들을 수행하기 위한 코인을 찾고 그 미션을 클리어 하며 다음 스테이지(3D)들로 넘어가는 게임으로 3D맵은 크게 하나의 맵을 만들어 3개의 구역으로 나누어 사용 할 계획으로 언리얼 엔진 라이브러리에서 배포하고있는 오브젝트들을 다운받아 구성해 보았습니다. 미니(미션)게임 2D맵은 언리얼 엔진 라이브러리에서 찾아 오브젝트들을 다운받아 총 4개의 맵을 제작할 계획입니다. 2022. 3. 11. 퍼셉 트론..! x=값들 w=가중치 b=편향=바이어스각종 게이트를 표현할 수도 있다 AND NAND OR게이트는 표현 가능! xor그래프는 직선, 선형으로 나누기 불가..... 이런 점을 위해 만들어진 것=⇒>>> 다층 퍼셉트론!! 한 개의 층이 아닌 여러 개의 층을 사용해서 값을 도출해낸다!import numpy as np # 가중치와 바이어스w11 = np.array([-2, -2]) # n1 w12 = np.array([2, 2]) # n2 w2 = np.array([1, 1]) # Yout b1 = 3b2 = -1 b3 = -1def MLP(x, w, b): # 다층 퍼셉트론 y = np.sum(w * x) + b if y 2022. 3. 6. 캡스톤 디자인 기획! 이번 학기에 만들어볼 작품은 마리오 시리즈를 보고 만들어 보기로 했습니다! 두 가지 버전으로 나누어 생각해보았는데 1. 일반적인 (마리오 버전) 어드밴처 게임 2d 평면 마리오 + 3d 입체 마리오 목표 3D,2D 둘을 섞어서 구현해보는 것 그리고 할 수만 있다면 서버를 구축하여 두 명이 같이 플레이할 수 있도록 하는 것 2. 미니게임으로 이루어져 있는 경쟁 게임?(마리오 파티) 목표되도록이면 많은 미니게임 포함! 서버를 구축하여 여러 명의 플레이어가 같이 플레이할 수 있도록 서버를 구축하여 여러 명이서 할 수 있게 만드는 것이 가장 중요!천천히 구현해보면서 일반 마리오 버전과 마리오 파티 버전 중에서 결정하여 만들게 될 거 같습니다! 2022. 3. 5. 선형회귀 & 로지스틱스 선형회귀란?몇개의 주어진 값들로 하나의 직선을 만들어 표현하는 방법ex) 공부시간과 성적의 연관 그래프 이 그래프를 그리기 위해 최소제곱법이라는 공식을 사용각각의 평균의 값과 모든 실제값들의 차의 합을 이용해 기울기를 구하는방법으로 기울기a는구할수 있고 y절편 b 는*→>>>>mean(x)=x의 평균 mean(y)=y의 평균그런데 여기서 x,y값 뿐만아니라 z,x,v,c,e,g등등 더 많은 값들이 사용될때 최소제곱법으로 풀기에는 무리가 있음!그래서 사용하는게 평균제곱근 오차!실제값-예측값 들을 제곱하여 모두 합한값의 평균을 구하고 거기다 근을 씌워주면 평균제곱근 오차가 나오게된다여기서 나오는 값은 지금까지 만든 그래프와 실제 값들이 얼마나 차이나는지 오차를 구해주는 것이다.이.. 2022. 3. 4. 최소신장트리!(프림과 크루스칼) *그래프 내의 모든 정점을 포함하는 트리(최소로) *사이클 있으면 ㄴㄴ 프림 — 시작정점을 기준으로 신장트리를 확장— 방법은 다익스트라와 동일한거 같음! 차이점- 다익스트라는 모든정점이 아닌 최단경로만 계산! 프림은 모든 정접을 지나가는 경로를 계산! def get_min_node(node_num): print("get_min_node 함수 진입했다") for i in range(node_num): if not visited[i]: v = i break print("아직 방문하지 않은 v: ", v) for i in range(node_num): if not visited[i] and distances[i] < distances[v]: print("i: ", i, "\\tv: ", v) print("di.. 2022. 3. 4. 다익스트라, 플로이드와샬, 벨만포드에 대해서! 가중치가 있는 그래프탐색! 다익스트라 — 시작점과 다른 모든 정점간의 최단경로를 탐색할때 사용 시작점부터 탐색하여 연결되는 정점의 거리를 최솟값으로 최신화 해주고 시작정점으로 부터 연결된 정점까지의 거리중 최솟값을 가지고 아직 방문하지않은 정점으로 이동하여 반복해줍니다. # 방문하지 않은 노드이면서 시작노드와 최단거리인 노드 반환 def get_smallest_node(): min_value = INF index = 0 for i in range(1, n+1): if not visited[i] and distance[i] < min_value: min_value = distance[i] index = i return index def dijkstra(start): # 시작노드 방문처리 distance[s.. 2022. 3. 4. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 다음
