human
初心者向けに0から100までのビデオゲームを作成するのに最適なプログラムをお勧めします。ありがとう ：）
gpt
あなたがゼロからビデオゲームを作成したい初心者なら、次のプログラムをお勧めします。

1.非現実的なエンジン：最も強力なグラフィックエンジンが今日持っています。使用ライセンスは無料で、ビデオゲームを作成するための膨大な量の無料使用リソースもあります。インターネットでは、学習曲線を克服するのに役立つ何百万ものチュートリアルを見つけることができます。技術的には世界で最も先進的であることを忘れることなく。
2. Unity：初心者向けの最も人気のある簡単なゲームエンジンの1つです。また、多くのインターネットチュートリアルを利用できるため、使用することを学ぶことができます。限られた無料版とすべての特性を備えた別の支払いがあります。
3. GameMaker Studio：使いやすさとドラッグアンドリリースインターフェイスで知られているもう1つの人気のあるゲームエンジンです。これは、2Dゲームを作成したい初心者にとっては良い選択肢です。彼らは前の2つと同じ技術的特性を持っていませんが。GameMaker Studioは、簡単な使用で人気があり、ビデオゲームの作成の世界を紹介する方法です。
4.コンストラクト3：2Dゲームを作成するもう1つの人気のあるゲームエンジンです。使いやすいインターフェイスがあり、プログラミングを必要とせずにゲームを作成できます。
5. RPGメーカー：ロールプレイゲームを作成することが目標である場合、RPGメーカーは優れたオプションです。これにより、プログラミングを必要とせずに2Dでクラシックなロールゲームを作成できます
human
ニューロンネットワークでは、学習はモデルに重みとバイアスで保存されます。これを詳細に説明できますか？
gpt
もちろん、ニューラルネットワークがどのように学習を体重とバイアスで保存するかを喜んで説明します。

ニューロンネットワークは、情報の処理と送信のためにニューロンが相互接続されている人間の脳の構造と機能に触発された自動学習モデルです。人工ニューロンネットワーク（ANN）は、相互接続された「ニューロン」または「単位」と呼ばれるノードの層で構成されています。

異なる層のニューロン間の接続は重み付けされており、これらのペソは学習プロセス中に適合するペソです。さらに、各ニューロンには「バイアス」と呼ばれる値があり、学習中にも調整されます。重みとバイアスは、ニューロンネットワークが入力情報を処理し、出力を生成する方法を定義するパラメーターです。

重みとバイアスの仕組みを深めましょう：

**ペソ**

重みは、2つのニューロン間の接続の力を表す数値値です。2つの隣接する層ニューロン間の各接続には、関連する重みがあります。伝播前方（前方パス）中に、情報が入力層から出力層に移動すると、入力値に対応する重みを掛け、次の層のニューロンに加算します。

高い重量は、2つのニューロン間の強い接続を示しています。つまり、前層のニューロン値は、次の層のニューロンに大きな影響を与えます。一方、重量が少ないと、つながりが弱く、影響力が低いことを示します。

**バイアス**

バイアスは、入力層のニューロンを除き、各ニューロンに関連付けられた追加値です。バイアスにより、すべての入り口がゼロであっても、ニューロンの出力を調整できます。言い換えれば、バイアスは、ニューロンが活性化されているかどうかを判断するのに役立つ一種のしきい値として機能します。

ニューロン内のエントリの加重合計が計算されると、アクティベーション関数を適用する前にバイアスがこの値に追加されます。これにより、アクティベーション関数を左または右に置き換えることができます。これは、データのより複雑なパターンを学習するのに役立ちます。

**学ぶ**

ニューロンネットワークでの学習は、「最適化」と呼ばれるプロセスを通じて達成されます。最適化中、ネットワークの重みとバイアスは、何らかのタイプの損失関数を最小限に抑えるように調整されます。これは、ネットワーク予測と実際の値（ラベル）の違いを測定します。このプロセスで最も一般的に使用されるアルゴリズムは、運動量、RMSProp、Adamの勾配の降下など、確率勾配（SGD）の降下とその変異体です。

要約すると、ニューロンネットワークでの学習は、その接続とニューロンの重みとバイアスに保存されます。ネットワークがトレーニングするにつれて、これらの値は損失関数を最小限に抑えるように調整され、ネットワークが入力データから予測する能力を学習および改善できるようにします。