使用什么神经网络来处理AI鼠标移动
我正在尝试做一个函数，它接受2 (x，y)坐标和返回，以及鼠标每0.05秒(或大约0.05秒)所在位置的坐标数组……
(该程序的整个目标是随机/不平滑的鼠标移动，以模仿人类的鼠标移动)
例如，输入：(800,600)，(300,400)输出：(800,600)，(780,580)，...，(300,400)
我想知道我应该使用哪种类型的神经网络来获得正确的输出。
我对神经网络这门学科还是个新手，但我对它有一个很好的理解，并会研究给出的建议。
一个正确的方向和一些链接的指针将非常感谢！
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-01-08 07:52:39
在我看来，使用神经网络来完成这项任务完全是一种杀伤力。看起来您有两个输入，每个输入都有一个X和一个Y坐标，一个表示鼠标的初始位置，另一个表示鼠标的最终位置。
有很多方法可以将随机性引入到这条路径中，而这些方法比神经网络简单得多，很难检测到。在if语句中使用一些奇怪的随机数生成器和奇怪的个人逻辑来确定在每次迭代中要添加到当前值的某个范围内的数量。你可以使用神经网络，但我再一次认为它太过分了。
至于你需要使用哪种类型的神经网络，我只需要从在线教程中的开箱即用的神经网络开始(我使用的是tensorflow和sklearn )，然后调整超参数，看看是什么让模型变得更好。
Stack Overflow用户
发布于 2018-01-08 08:56:03
如果你试图根据其他东西的位置来预测鼠标应该在哪里，一个简单的ANN就可以完成这项工作。
您是否正在尝试自动化任务，例如拥有一个控制游戏的脚本？像LSTM或GRU这样的递归神经网络将考虑历史。
我知道你这样做是为了学习练习，但如果你只是想平滑鼠标移动，一个简单的插值算法可能会起作用。
https://stackoverflow.com/questions/48142421
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