聊一下深度学习在图像识别--验证码识别、游戏脚本上的.....
深度学习是人工智能的一个分支，在图像识别，自然语言处理上取得了很多成果https://baike.baidu.com/item/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/3729729?fr=aladdin比如我们常见的打码平台，他们对于验图形验证码的识别就是通过深度学习来完成的
http://www.eyy8.vip/forum.php?mod=image&aid=2515&size=300x300&key=b3305de2a1ce24e0&nocache=yes&type=fixnone
大量标注过的数据样本在神经网络中不停的运算，最终得到一个对于这种图像特征提取相对较好的模型，再把模型部署起来，在传入数据（验证码）就可以得到一个较好的预测结果
目前来说很少见到有人把深度学习应用到脚本上，对于传统大漠等插件虽然能满足很多游戏自动化的需求，但是对于像DXF等较复杂，角色、怪物较多的游戏，大漠等往往不能满足自动化游戏的需求
这时如果能把深度学习应用到脚本上来，就能很容易预测某一场景中所有的“怪物“坐标或其他信息
http://www.eyy8.vip/forum.php?mod=image&aid=2516&size=300x300&key=49aed7b05fbcd35e&nocache=yes&type=fixnone
这里是植物大战僵尸中僵尸的预测
但是考虑到脚本往往是多开运行，而神经网络对于数据的预测往往会占用很多的资源，这是不是意味着并不适用于脚本呢？
其实可以把深度学习的模型部署在一台机器上，只要这太机器的性能不拉胯，其他的脚本只需发送请求等待预测结果就可以了(HTTP等协议)。这样就可以省下很多性能来用于多开的运行。
而很多人认为深度学习的入门会很难，其实就我近期的学习来说，深入学习是真得很难，但是对于简单的应用到我们需要的地方，还是在于你愿不愿意学。
而且目前就有很多成品框架可以使用，易语言方面如MCG的验证码识别框架(基于CC框架)、OpenCV模块(可以载入很多主流的神经网络模型)、YOLO(凌哥)等
这些只是我自己的一些小想法，一些粗浅的理解，毕竟自己也是刚学习不久。
其实对于想入门深度学习的小伙伴建议从Python入手，还要学习一些数学知识，如高等数学、线性代数、离散数学等，没必要精通基础就行
对于只是想应用深度学习来完成自己的一些小项目，可以了解上面提及的成品框架之类的。
如果有不到位的地方，望大佬指正
楼主发贴辛苦了，谢谢楼主分享！我觉得易语言吧是注册对了！
楼主，大恩不言谢了！易语言吧是最棒的！
页:
[1]