【发布时间】：2019-10-31 10:17:52
【问题描述】：
我刚刚开始进入神经网络的世界，使用我自己的对象和向量，用 C++ 语言编写。
但是，我认为像超级马里奥这样的游戏中的神经网络将很难仅基于屏幕输入和键盘（或控制器）输出，因为网络无法找出玩家的速度，或任何过去的动作。
我认为如果一个神经网络有“记忆”，比如之前前馈的一些输出与正常输入一起反馈到网络中，这可以使神经网络稍微感觉它可能在做什么，从而影响它的当前输出。
有没有更好的方法通过将部分输出输入到输入中来赋予神经网络“记忆”？
如果有任何有用的链接，我将不胜感激，在此先感谢。
PS：我选择的语言是c++。
【问题讨论】：
-
不确定我是否正确理解了这个问题，但你应该看看循环神经网络 (RNN)，它就是这样做的，“它们是带有循环的网络，允许信息持续存在”RNN
-
对于游戏中的神经网络，开发者通常会构建自己的环境来尝试人工智能。
-
感谢 Ach113，RNN 正是我想要的！
-
很高兴能帮上忙，然后我会移动我的评论作为答案
标签： neural-network