SwingNN 3.0
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に関しては SwingNN
データはグリッドにインポートされ、ニューラル ネットワークのトレーニングに使用されます。 入力値は、制限を超えてスイングすることを余儀なくされます。 出力値はニューラルネットワークによって予測されます。 新しい入力と予測出力を使用して、新しいニューラル ネットワークが作成されます。 ニューラルネットワークが比較されます。 入力が調整され、別のニューラルネットワークが作成されます。 このプロセスは、新しいニューラルネットワークが予測に関する元のネットワークと合意するまで続きます。 予測は、使用するグリッドに追加されます。