Unity 2018中的神经网络编程：从基础到实践

《神经网络在Unity 2018中的应用 - 使用C#编程》是一本由Abhishek Nandy和Manisha Biswas合著的教程，专为Windows 10 Universal Windows Platform (UWP)开发者设计。本书深入浅出地介绍了神经网络的基本概念，并展示了如何在Unity游戏引擎与C#编程语言的环境中应用它们。读者将通过本书学习到以下关键知识点： 1. **神经网络基础**：章节首先会引导读者理解神经网络的基本原理，包括神经元、层、激活函数、损失函数等核心概念，帮助他们建立起对这一复杂计算模型的基础认识。 2. **Unity集成**：书中详细讲解了如何在Unity项目中设置和配置神经网络组件，包括如何导入必要的库和设置网络结构，以便将其与游戏逻辑无缝结合。 3. **类型对比**：作者会区分介绍**全连接神经网络（fully connected neural networks）**和**卷积神经网络（convolutional neural networks）**的特性和适用场景，帮助开发者了解不同类型的神经网络在游戏开发中的优势和局限。 4. **C#编程实践**：书中提供了丰富的实例，通过实际代码展示如何在C#中创建、训练和优化神经网络模型，以及如何处理输入数据和处理网络的输出结果。 5. **Windows 10 UWP应用**：特别强调了本书内容适用于Windows 10 UWP平台，这意味着读者可以将所学知识应用于跨平台的游戏开发，提高项目的可移植性和适应性。 6. **版权和授权**：书中注明了版权信息，确保读者在合法范围内使用该教材，同时提醒读者关于商标、版权法和再利用权利的规定。 通过阅读这本书，开发者不仅可以提升对神经网络在游戏开发中的理解和实践能力，还能掌握如何利用Unity和C#构建具有智能化特征的游戏或应用程序，从而增强用户体验。无论你是初入AI领域的开发者，还是经验丰富的Unity用户，这本书都将为你提供一个实用且深入的指导。