本指南内所有的资料和图象均以获得信息为目的；
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完成一关任务



加入一家公司的创办



远古时期（ 1936~1966 ）



起步（ 1980~1998 ）



首胜（ 1998~2006 ）



神经网络（ 2006~2012 ）



深度机器学习（ 2012 至今 ）



任务树中间的一条直线



任务树两旁的支线



每个任务都以金牌完成喵！



找一个没通关过的关卡，不放垃圾桶完成成就！
比如把最后一个节点的输出端放回第一个节点的输入端让它循环



必须找一个没通关过的关卡，把节点不训练满，
比如20%是最大精确度，就训练到21%以上都可以
可以参考我的 “玩具制造的新技术” 关卡喵！



为了创办公司，兜里只剩几块钱，任务的服务器费用又太贵喵！这时银行就会找上你了！



完成 “强化学习0~4” 任务



完成 “汤姆少校？”任务



以更少的节点完成任务，
参考我的 “玩具制造的新技术” 关卡喵！




ESC键菜单，有一个促销码输入窗，
CHESHIRE可以得到柴郡猫！
TWOFLOWER可以得到观光客猫！
FEEDBACAT可以得到书呆子猫！
还有很多其他码，还是希望大家去开发者网站支持一下喵！



把每一个铃鼓都敲一遍喵！



刷一刷电脑屏幕喵！



必须从第一关开始才能读到全部个人邮件喵！



买一个盆栽



在一个存档里买下全部内饰！



买一个硬件



在一个存档里买下所有电脑升级！



买一个节点



在一个存档里买下所有节点！



新衣服喵！



好贵喵。。。



在一个存档里不在商店买任何东西
可以在通关游戏后开新存档，从神经网络开始打完最后几关
就可以完成成就了！



把电脑日期改成万圣节！（10.31）



把电脑日期改成圣诞节！（12.24）

更优解永远存在，下面是本喵 8 小时通关后的导图，欢迎秃头的人类来 PK！
反正本喵也不会听的

这一章是最基本的异或逻辑，即xor，特定颜色或其他。

这一章是让我们理解决策树是如何运作的，从根节点开始递归测试元素特征，并将结果分类到子节点。







这一关由于每种元素数据量不同，所以应该先归类数量少的三角，否则经过多个节点的运算会浪费时间。



这是第一个需要对数据量进行计算分配的关卡，以后还有很多。

单层感知器即是一种单层神经网络，它运算速度更快，是因为它是通过训练来预测输入元素的类别。
它可以处理线性可分的数据，但处理不了多维问题，即表现为无法同时区别形状和颜色。



这一关可以利用结果池的容错率，把红色直接输出，简化判定，更重要的是加速输出速度。



这一关只要两个节点即可实现，同时可以完成两个成就，将感知器训练到 30% 准确率，复制一个。
同样是利用结果池容错率，以及节点的误判，输出流 4 可能需要多试几次。



自动驾驶汽车的教程关，很容易。





这是一种非常有用的节点，以后几乎会一直用到。
它的优势在于可以极快的速度提取出输入端的数据，扩大计算规模，提供效率。













这一关下方节点做一个循环，将蓝色平均分配给 0 和 4 输出流。





这关因为没有放垃圾桶的地方了，所以把所有废元素送回根节点。







这一关蓝色必须平均分配。

这关重点在对红色的分配。





这关也是考验数据分配，必须优先填满 3 输出流。



遍历来筛选绿色。红色必须一个不能错。





简单的共同特征。



利用容错率，加快数据输出速度，再判断颜色来提高正确率。



这是很有趣的一关。

这一章节是整个游戏最有挑战性的部分。
遗传算法可以简单理解为像树一样从树根开始不断迭代，最终从结果里选出最优解，即最高的树枝。

以猫来举栗，一只猫即是一个个体，50 只猫组成了一个种群；
人口规模即是这个种群的数量；
而这一种群猫被随机赋予了不同的智力；
而选择则是在种群壮大后，按一定百分比从这群猫里抓走一些比较笨的送去西伯利亚挖土豆；
变异概率则让这个种群有可能诞生猫因斯坦！或者是变得更笨。。。
进化完成后，最聪明的那只猫将会成为最优解！



这个猫车AI真的很笨！必须进化一次它才能学会踩油门。



这里要注意前光达的输出节点最好不要输出障碍物的信号，只要车辆信号就可以了；
同时关闭车两侧的传感器，这关只有窄路，用不到那么多传感器，还会影响处理器计算速度；
比如撞上前车后起码要 2、3 秒反应时间。
多进化几次，确保平均速度达标。



这关用的基本阵线和上关是一样的；
同样关几个传感器提高计算效率，本喵在这关飙到了60码。
只要飙得够快，就不用管旁边有没有车。





这关因为绿色更多，所以用红蓝全部送到 2 输出流。



还是数据分配计算。



这关时间很紧，所以做一个循环，来多输出几个错误数据。





循环是因为没有放垃圾桶的位置了。









这关难点在于先判断颜色还是形状。



这关和上一关难点类似。





同样没位置放垃圾桶所以循环。





这关可发挥空间很大。

在了解前面的单层感知器后，这一章介绍了多层感知器，它有着强大的分类能力。
多层感知器可以看作将多个单层感知器叠加而成，具备单层感知器所没有的隐藏层。
有了它，之后的关卡难度陡降。







同样不放垃圾桶，但也不添加循环，因为只有一层节点，循环会导致负荷过大。





你能听到我吗？喵姆少校？
隐藏成就关。



简单的循环。

至此你已经了解了神经网络的基础知识！
怎么样？很简单吧！
现在就来用你所学的知识打败 “ 深蓝 ” 吧！！！

递归节点它底下的箭头必须连起来才能进化准确度，而且它最开始输出的几个结果必定是错误的。



看最后通关漫画作者的架构图还眼熟，这不就是抄的本喵的嘛！







哦嚯，没想到你居然能坚持到这里，人类！
1111
BACKTOWTL
拜拜喵~