Um jogo eletrônico para um jogador, também conhecido pelo anglicismo single player, é um jogo eletrônico ♨️ que possibilita a participação de apenas um jogador por partida, geralmente de um jogador humano, e se houver mais participantes, ♨️ são controlados pelo computador. Essa determinação, entretanto, não inclui jogos on-line ouslot 711slot 711 LAN, pois outros jogadores também estão ♨️ jogando o mesmo jogo ao mesmo tempo, ainda que não seja no mesmo computador ou console de videogame.[1]
Desde o início ♨️ da história dos videojogos houve jogos para um jogador, como o Bertie the Brain (1950), que permitia jogar o jogo ♨️ do galo contra o computador, e jogos destinados a dois jogadores, como o Tennis for Two (1958). A Bally Midway ♨️ recusou adquirir o jogo Pong (1972) à Atari por não ter um modo para um jogador.[2] Nos anos seguintes foram ♨️ desenvolvidos jogos para um jogador que influenciaram grandemente a história dos videojogos,[3] como o Space Invaders (1978) ou o Tetris ♨️ (1985). Mais recentemente, os jogos multijogador ganharam importância, e as empresas desenvolvedoras de videojogos têm dado pouca importância aos jogos ♨️ para um jogador.[4]
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GG e Ng são dois conceitos muito importantes no mundo da ciência de computação, programação. O gm significa "Redes Generativas Adversarial" (Generativas) ou “rede neural” (“Neural).
As Redes de Adversariais Generativas (GANs) são um tipo do algoritmo da aprendizagem profunda usado para gerar dados novos que se assemelham aos existentes. Os GRAN consistemslot 711slot 711 duas redes neurais: uma geradora e a discriminadora, o criador cria os mesmos tipos dos seus próprios sistemas; enquanto isso ele avalia as informações geradas ao ser realista ou não – então eles competem entre si com tempo suficiente --o produtor melhora mais realístico assim como gera resultados realistas no futuro das suas atividades físicas
Redes Neurais (Ng), por outro lado, são um tipo de algoritmo machine learning inspirado na estrutura e função do cérebro humano. Eles consistemslot 711slot 711 camadas dos nós interconectados que processam as informações transmitidas pelas redes neurais para uma variedade das tarefas como reconhecimento da imagem ou processamento natural a linguagem é usada nas mesmas áreas onde o processo ocorre através delas:
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A principal diferença entre GG e Ng é o seu propósito, função. Os Gans são usados para gerar novos dados enquanto as redes neurais reconhecem padrões nos atuais data systemes (os dois tipos de rede neural), ao passo que os sistemas podem ser utilizados sozinhos ouslot 711slot 711 combinação com eles próprios;
Aplicações de GG e Ng
Os GGs têm muitas aplicaçõesslot 711slot 711 visão computacional, processamento de linguagem natural e tratamento áudio. Por exemplo: os GAN podem ser usados para gerar imagens realistas dos rostos objetos ou cenas - também pode-se usar eles na geração sintética dados que treinam outros modelos do aprendizado da máquina; Ng tem muitos aplicativos no reconhecimento das fotos (reconhecimento), falamento/linguagem normalizada processando sistemas recomendadosres – detecção por fraude entre outras áreas...
Conclusão
Em conclusão, GG e Ng são dois conceitos importantes no mundo da ciência de computação. Enquanto os GEs estão sendo usados para gerar novos dados n g é usado como reconhecimento dos padrões existentes nos seus próprios sistemas; ambos têm muitas aplicaçõesslot 711slot 711 vários campos do conhecimento que constituem ferramentas essenciais aos cientistas das informações pessoais ou profissionais na aprendizagem automática (machine aprending).
GG significa Redes Generativas Adversarials
Ng significa Redes Neurais
GGs são usados para gerar novos dados.
Ng são usados para reconhecer padrõesslot 711slot 711 dados existentes.
Os GGs consistemslot 711slot 711 duas redes neurais: um gerador e uma discriminadora.
Ng pode ser usado por conta própria ouslot 711slot 711 combinação com GANs.
GG
Ng.
Finalidade
Gerar novos dados
Reconhecer padrõesslot 711slot 711 dados existentes;
Componentes componentes de
Gerador, discriminador
nós interligados (neurônios)
Aplicações aplicações
Visão computacional, processamento de linguagem natural e áudio.
Reconhecimento de imagem, reconhecimento da fala e processamento natural do idioma; sistemas recomendadosr
GG
Redes Generativas Adversarials
Ng.
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