pavlik 322

Сбор данных: Подготовьте и соберите набор данных, необходимый для задачи.
Вот интересный блог который я нашел про нейросети.
https://zelluloza.ru/blogs/1854747-statistika-ispo...

Потому что в принципе нельзя создавать наследников MonoBehaviour через new. Ошибку бы конечно увидеть еще, что там пишет, но это в принципе практика крайне ужасная. Наследники монобехов создаются через методы юнити - AddComponent, Instantiate и т.д.

Просто вычти из "х" значение 69, тогда оно станет равно 54.

Правда, есть ещё одно подходящее значение х, чуть больше единицы, но его найти сложнее.

Нет. Всё, что попало в интернет - остаётся там навсегда. Особенно все изменения в git репозитории - копии его есть не только на сервере, который вам не принадлежит и в организации, в которой вы вряд ли админ/владелец, так еще и у всех остальных разработчиков тоже есть копия.

Установить более старую версию python и arcade. Последние нерелизные версии работают нестабильно, особенно в python 3.12 и выше

UPD: Попробуйте установить python 3.10 и arcade 2.6.17
(pip install arcade==2.6.17)

Выдаёт ошибку:
Traceback (most recent call last):
line 46, in
for m in n.values():
AttributeError: 'int' object has no attribute 'values'

Метод values() у чисел? Может не стоит?

Подскажите как посчитать сумму элементов в данном словаре

А если глубина словаря изменится, опять все вложенные for переписывать? С рекурсией лучше выглядит:

def best_function(d):
    sum = 0
    for v in d.values():
        if isinstance(v, dict):
            sum += best_function(v)
        else:
            sum += v
    return sum

print(best_function(dct)) # 3906

Ну и как правильно подметил Влад Григорьев - почему отладкой кода не занимаетесь? А если задача будет сложнее, например в 100 раз, 100 вопросов зададите?

в чем проблема сделать conda deactivate и затем remove (если он позволит удалить базовый). А в чем смысл создай другой активируй да и все.

git от brew находится в /usr/local или /opt/local и никак не связан с conda

Нейросеть - это обычный алгоритм +база весов. Поэтому и внедряется как обычный алгоритм - пишется код и все.
Как вариант - писать код на стороне условного сервера, а из игры обращаться к нему опять таки классическими сетевыми запросами.

является ли использование разных функций активации на выходном слое нейросети плохой идеей?

Не часто используется, по сути на выходном слое у тебя будет более одного вектора, обычно они разных типов получаются, соответсвенно для каждой тебе нужно будет, своя функция потери. И общая оценка будет подразумевать оценку каждой функции потери. И ее влияния на общую систему, возможно придется вводить дополнительные веса для функций потерь. В общем рекомендую разделить архитектуру.

ДОПОЛНЕНИЕ к ответу
У нас по всей видимости недопонимание наблюдается.
1. Разные функции активации у скрытых слоев и выходного слоя дело обычное. Функция активации для выходного слоя определятся задачей которую ты решаешь, например хочу интерпретировать выходной вектор как вероятности ну и там сигмоид или софт max, или еще что то. В то время как например RELU была в скрытых. Это очень обычно и очень нормально. Когда ты говоришь о выходном слое ты спрашиваешь себя что и в каком виде мне будет выдавать.

2. Ты упомянул, разные функции активации внутри выходного слоя, обычная архитектура это одна функция активации для выходного слоя. Потому что нейронка решает или задачу классификации или регрессии или еще что то. Но существуют редко архитектуры с более чем одной функции активации то есть твоя нейронка будет решать более одного типа задачи. Это редкая практика и она ведет к серьезным усложнениям, во время тренировки тебя появляется несколько функций потерь при это а как оптимизировать? А как иметь дело с оверфитиингом. и т.д.

NEAT тут не причем. Ты делаешь нейронку которая решает несколько разных задач, этим обусловлено несколько функций активации на выходном слое. Например я хочу в ответе увидеть матрицу, первая колонка вероятности роста падения, вторая колонка цена акции. И у меня на выходном слое будет более одной фенкции активации. Так делать плохо, надо две отдельные нейронки и все.

Просто закройте принудительно. Или перезагрузитест