首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在C++中为随机迷宫创建单元格或网格?

在C++中为随机迷宫创建单元格或网格,可以使用以下步骤:

  1. 确定迷宫的大小,包括行数和列数。
  2. 创建一个二维数组,用于存储迷宫的单元格。
  3. 随机选择一个单元格作为起点,将其标记为已访问。
  4. 从当前单元格开始,随机选择一个相邻的单元格,如果该单元格未被访问,则将其标记为已访问,并将其与当前单元格连接起来。
  5. 重复步骤4,直到所有单元格都被访问。

以下是一个简单的C++代码示例,用于创建一个随机迷宫:

代码语言:c++
复制
#include<iostream>
#include<vector>
#include<random>
#include <ctime>

using namespace std;

const int ROWS = 10;
const int COLS = 10;

struct Cell {
    bool visited;
    vector<Cell*> neighbors;
};

int main() {
    srand(time(NULL));
    vector<vector<Cell>> maze(ROWS, vector<Cell>(COLS));

    // Initialize maze cells
    for (int row = 0; row < ROWS; row++) {
        for (int col = 0; col < COLS; col++) {
            maze[row][col].visited = false;
        }
    }

    // Generate random maze
    int row = rand() % ROWS;
    int col = rand() % COLS;
    maze[row][col].visited = true;

    while (true) {
        int num_neighbors = 0;
        vector<Cell*> neighbors;

        // Check neighbors
        if (row > 0 && !maze[row - 1][col].visited) {
            num_neighbors++;
            neighbors.push_back(&maze[row - 1][col]);
        }
        if (row < ROWS - 1 && !maze[row + 1][col].visited) {
            num_neighbors++;
            neighbors.push_back(&maze[row + 1][col]);
        }
        if (col > 0 && !maze[row][col - 1].visited) {
            num_neighbors++;
            neighbors.push_back(&maze[row][col - 1]);
        }
        if (col < COLS - 1 && !maze[row][col + 1].visited) {
            num_neighbors++;
            neighbors.push_back(&maze[row][col + 1]);
        }

        // If all neighbors have been visited, backtrack
        if (num_neighbors == 0) {
            bool found = false;
            for (int r = 0; r < ROWS && !found; r++) {
                for (int c = 0; c < COLS && !found; c++) {
                    if (!maze[r][c].visited) {
                        row = r;
                        col = c;
                        found = true;
                    }
                }
            }
            if (!found) {
                break;
            }
        }

        // Choose a random neighbor
        int index = rand() % num_neighbors;
        Cell* next_cell = neighbors[index];
        next_cell->visited = true;

        // Connect current cell to chosen neighbor
        maze[row][col].neighbors.push_back(next_cell);
        next_cell->neighbors.push_back(&maze[row][col]);

        // Move to next cell
        row = next_cell - &maze[0][0];
        col = next_cell - &maze[0][0];
    }

    // Print maze
    for (int row = 0; row < ROWS; row++) {
        for (int col = 0; col < COLS; col++) {
            cout << (maze[row][col].visited ? "X" : " ");
        }
        cout<< endl;
    }

    return 0;
}

这个代码示例使用了一个二维数组来存储迷宫的单元格,并使用随机算法来生成迷宫。每个单元格都有一个布尔值来表示是否已被访问,以及一个邻居列表来表示与其相邻的单元格。在生成迷宫时,从一个随机单元格开始,随机选择一个相邻的未访问单元格,并将其标记为已访问。然后,将当前单元格与选择的单元格连接起来,并将选择的单元格作为下一个单元格。重复这个过程,直到所有单元格都被访问。最后,打印出迷宫。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用 Mathematica 生成迷宫

在这篇文章里,我将介绍如何利用 Mathematica 自身提供的和网格区域、图论、哈希表(关联)相关的各种函数,来创建形形色色的迷宫。...划分网格 还是以前面的矩形迷宫例来说明网格是如何实现的。比如要画一个 20*15 共 300 个单元格网格,并不是纵横方向各划 16 和 21 条直线就算完成了的。...下面的函数里,我们给图的边随机赋值作为长度,得到的总长最小的所谓最小支撑树也就是随机的了: 生成迷宫 我们得到的树的顶点编号刚好是单元格的索引,凭借这个关系及之前生成的相邻信息,可以反向查询出要拆掉的墙的编号...把之前的几个函数,生成相邻信息,得到支撑树,求边缘等结合起来,就可以得到最终的根据网格区域生成迷宫及解答的函数: 这个函数返回两个值,一个是组成迷宫的图案,一个是解答。...比如可以生成一个圆盘圆环的网格,然后就可以得到相应形状的迷宫: 另外有一个 ImageMesh 函数可以把图像转化为区域,用它我们可以把文字也变成迷宫,需要注意的是生成的网格必须是连通的,也就是说,像

2K40

一个强化学习案例:Q-learning!!

Q-learning是强化学习的一种算法,用于解决马尔科夫决策过程(MDP)的问题。...案例概述:Q-learning解决迷宫问题 使用Q-learning算法来训练一个智能体,让它在一个迷宫中找到出口。迷宫是一个2D网格,其中包含障碍物、起始点和目标点。...智能体将学习如何在迷宫中移动,以找到最短路径到达目标。 算法原理 Q-learning是一个值迭代算法。 通过学习Q值来选择在每个状态下采取的最佳动作。...初始化Q表格全零。 使用Q-learning算法进行训练,迭代多个周期,每个周期中智能体在迷宫中选择动作,并根据奖励和下一个状态来更新Q值。 最后,我们打印训练后的Q表格和最优策略。...案例演示了如何使用Q-learning算法解决迷宫问题,以找到最佳路径。通常,Q-learning可以应用于许多强化学习问题,机器人导航、游戏策略等。

26120

算法可视化:把难懂的代码画进梵高的星空

从每个候选采样点到最接近的样本的距离由相关联的线和圆圈表示:注意在灰色红色圆圈内部没有其他样本。在创建所有候选采样点并测量距离之后,最佳候选采样点成为新样本,并且丢弃剩余候选采样点。...所得到的数组通常几乎没有洗过牌,该矩阵的强绿色对角线所示。这并不意味着Chrome的排序是比Firefox的“更好”,它只是意味着不应该使用随机比较器洗牌。随机比较器从根本上被破坏了。...语言解析器Esprima可以通过代码检测方便地实现算法可视化,将执行代码与可视化代码完全分离。 迷宫的生成 最后一个问题,我们会看下的是迷宫生成。本节的所有算法生成二维矩形网格的生成树。...在每个步骤,随机挑选这些可能的扩展的一个,只要这不重新连接它与另一个部分的迷宫,该迷宫就会延伸扩展。 像Bridon的泊松盘采样算法一样,随机遍历保持前沿,并从边界随机选择进行扩展。...然后,新的单元格被加入迷宫,启动随机游走(用红色标示)。继续随机游走,直到它重新连接到现有的迷宫(用白色标示)。然而,如果随机游走本身相交,则在随机游走继续之前擦除所得到的循环。

1.5K40

Atari 游戏得分提升两个数量级:Uber AI 的新强化学习算法 Go-Explore

为了尝试解决这些挑战,研究人员智能体增加了探索奖励,通常称为内在动机(intrinsic motivation,IM),鼓励他们到达新状态(情境地点)。...它先从左边的迷宫开始随机搜索,由于 IM 算法有要求智能体随机的尝试新行为以找到更多的内在奖励的机制,在搜索完左边迷宫的 50 %时,智能体会在任意时刻开始对右边迷宫的搜索,但由于深度学习自身的灾难性遗忘问题...为了提高效率: 可重置环境,可以简单地将环境状态重置单元格的状态 在确定性环境,可以重现到细胞的轨迹 在随机环境,人们可以训练一个学习可靠返回到单元格的目标条件策略 虽然大多数有趣的问题都是随机的...在这项工作,当智能体返回一个经随机行为探索的单元格后(很可能重复以前的行为)。尽管在强化中常常会用到神经网络,但这种探索不需要神经网络其他控制器,并且后续实验中所有的探索都不使用。...第二点很重要,因为当前的 RL 算法采用随机扰动参数随机动作的探索策略是希望能够探索到环境内的新区域,这些区域可能会因为一些策略上的改变而使得智能体表现的非常差,如在进行进一步区域探索之前不能先返回到难以到达的场景

47720

Atari 游戏得分提升两个数量级:Uber AI 的新强化学习算法。

为了尝试解决这些挑战,研究人员智能体增加了探索奖励,通常称为内在动机(intrinsic motivation,IM),鼓励他们到达新状态(情境地点)。...它先从左边的迷宫开始随机搜索,由于 IM 算法有要求智能体随机的尝试新行为以找到更多的内在奖励的机制,在搜索完左边迷宫的 50 %时,智能体会在任意时刻开始对右边迷宫的搜索,但由于深度学习自身的灾难性遗忘问题...为了提高效率: 可重置环境,可以简单地将环境状态重置单元格的状态 在确定性环境,可以重现到细胞的轨迹 在随机环境,人们可以训练一个学习可靠返回到单元格的目标条件策略 虽然大多数有趣的问题都是随机的...在这项工作,当智能体返回一个经随机行为探索的单元格后(很可能重复以前的行为)。尽管在强化中常常会用到神经网络,但这种探索不需要神经网络其他控制器,并且后续实验中所有的探索都不使用。...第二点很重要,因为当前的 RL 算法采用随机扰动参数随机动作的探索策略是希望能够探索到环境内的新区域,这些区域可能会因为一些策略上的改变而使得智能体表现的非常差,如在进行进一步区域探索之前不能先返回到难以到达的场景

56700

什么是 Q-learning

我们以一个迷宫寻宝的游戏例来看什么是 Q-learning。 在这个游戏中,agent 从一个给定的位置开始,即起始状态。...在不穿越迷宫墙壁的前提下,在每个状态时,都可以选择上下左右四个方向走一步,或者原地不动, 上下左右这四个动作的每一个都会将 agent 带到网格的一个新的单元格,即新的状态, 在迷宫中有一个网格处有宝箱...,这个网格就是目标状态, 此外,在某些网格处还有一些炸弹, 我们的目标是找到一条没有炸弹的路径,以最快的速度从起始状态到达目标状态。...,过程它会学习到炸弹是有害的,宝藏是好的,还能找到最短路径。...算法是: 初始化 Q table 0 每一次遍历,随机选择一个状态作为起点 在当前状态 (S) 的所有可选的行动中选择一个 (a) 移动到下一个状态 (S’) 在新状态上选择 Q 值最大的那个行动

2K20

史上最强Atari游戏通关算法:蒙特祖玛获分超过200万!

比如,两个迷宫之间有一个智能体,首先它会随机地向西开始探索左边的迷宫,由于算法在行为参数中加入了随机性,智能体可能在探索完左边50%的迷宫的时候,开始探索向东探索右边的迷宫。...Go-Explore构建了一个有趣的不同游戏状态(我们称之为“单元格”)和导致这些状态的轨迹档案,在问题解决之前会一直做如下的重复: 随机选择存档单元格; 回到那个单元格; 从该单元格探索(例如,...因此,单元格表示应该合并足够相似而不值得单独研究的状态。重要的是,创建这样的表示并不需要游戏特定的领域知识。最简单的单元格表示方式所得到的结果会非常好,即简单地对当前游戏框架进行下采样。...下采样单元格表示。 完全可观察状态(彩色图像)缩小具有8个像素强度的11×8灰度图像。...按效率排序: 在可重置环境,可以简单地将环境状态重置单元格的状态; 在确定性环境,可以将轨迹重放到单元格; 在随机环境,可以训练目标条件策略(goal-conditioned policy ),

79520

​LeetCode刷题实战79:单词搜索

题意 给定一个二维网格和一个单词,找出该单词是否存在于网格。 单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻垂直相邻的单元格。...同一个单元格内的字母不允许被重复使用。...我们拿到的这个二维的字符型数组就是一个迷宫, 我们是要在这个迷宫当中找一条“出路”。不过我们的目的不是找到终点,而是找到一条符合题意的路径。...在走迷宫问题当中,迷宫中不是每一个点都可以走的,同样在当前问题当中,也不是每一个点都符合字符串的要求的。这两个问题虽然题面看起来大相径庭,但是核心的本质是一样的。...明确了算法之后,只剩下了最后一个问题,在这个走迷宫问题当中,我们怎么找到迷宫的入口呢?

49710

强化学习入门介绍

在每一个状态下训练实体都可以保留原地选择向上、下、左、右移动,但不能穿越迷宫的边界。每个动作都将使得训练实体进入不同的单元格(即不同的状态)。现在在某个单元格有一个宝箱(即目标状态)。...此外,迷宫的某些位置/状态有蛇。因此训练实体的目标就是通过寻找一条没有蛇的路径从起始状态走到目标状态。 ? 现在当我们在网格(即环境)放置一个训练实体,它首先会开始探索。...所以上例有 16×5 种可能的状态-行动对,其中每种状态都是迷宫中的一个单元格。 首先我们初始化矩阵(上文所述的 16×5 表格)零矩阵,然后根据不同动作所获得的奖励更新矩阵的元素。...对于每一 episode,选择一个随机起始状态(在这个案例,我们严格限制起始状态-1)。 在当前状态(S)的所有可能动作中选择一个。 作为该动作(a)的结果,训练主体移往下一个状态(S')。...设定设定踩上蛇的奖励-10。现在新的 Q 矩阵的值就如下所示: ? 现在,状态 3 当前状态,从状态 3 采取了动作 R。训练主体就到达状态 4,并其可以采取动作 U L。

76280

从强化学习基本概念到Q学习的实现,打造自己的迷宫智能体

在每一个状态下训练实体都可以保留原地选择向上、下、左、右移动,但不能穿越迷宫的边界。每个动作都将使得训练实体进入不同的单元格(即不同的状态)。现在在某个单元格有一个宝箱(即目标状态)。...此外,迷宫的某些位置/状态有蛇。因此训练实体的目标就是通过寻找一条没有蛇的路径从起始状态走到目标状态。 ? 现在当我们在网格(即环境)放置一个训练实体,它首先会开始探索。...所以上例有 16×5 种可能的状态-行动对,其中每种状态都是迷宫中的一个单元格。 首先我们初始化矩阵(上文所述的 16×5 表格)零矩阵,然后根据不同动作所获得的奖励更新矩阵的元素。...对于每一 episode,选择一个随机起始状态(在这个案例,我们严格限制起始状态-1)。 在当前状态(S)的所有可能动作中选择一个。 作为该动作(a)的结果,训练主体移往下一个状态(S')。...设定设定踩上蛇的奖励-10。现在新的 Q 矩阵的值就如下所示: ? 现在,状态 3 当前状态,从状态 3 采取了动作 R。训练主体就到达状态 4,并其可以采取动作 U L。

51370

从强化学习基本概念到Q学习的实现,打造自己的迷宫智能体

在每一个状态下训练实体都可以保留原地选择向上、下、左、右移动,但不能穿越迷宫的边界。每个动作都将使得训练实体进入不同的单元格(即不同的状态)。现在在某个单元格有一个宝箱(即目标状态)。...此外,迷宫的某些位置/状态有蛇。因此训练实体的目标就是通过寻找一条没有蛇的路径从起始状态走到目标状态。 ? 现在当我们在网格(即环境)放置一个训练实体,它首先会开始探索。...所以上例有 16×5 种可能的状态-行动对,其中每种状态都是迷宫中的一个单元格。 首先我们初始化矩阵(上文所述的 16×5 表格)零矩阵,然后根据不同动作所获得的奖励更新矩阵的元素。...对于每一 episode,选择一个随机起始状态(在这个案例,我们严格限制起始状态-1)。 在当前状态(S)的所有可能动作中选择一个。 作为该动作(a)的结果,训练主体移往下一个状态(S')。...设定设定踩上蛇的奖励-10。现在新的 Q 矩阵的值就如下所示: ? 现在,状态 3 当前状态,从状态 3 采取了动作 R。训练主体就到达状态 4,并其可以采取动作 U L。

87040

【Python妙用】用200行Python代码制作一个迷宫小游戏

生成迷宫 生成迷宫有很多种算法,常用的有递归回溯法、递归分割法和随机 Prim 算法,我们今天是用的最后一种算法。...该算法的主要步骤如下: 1、迷宫行和列必须奇数 2、奇数行和奇数列的交叉点路,其余点墙,迷宫四周全是墙 3、选定一个路的单元格(本例选 [1,1]),然后把它的邻墙放入列表 wall 4、...当列表 wall 里还有墙时: 4.1、从列表里随机选一面墙,如果这面墙分隔的两个单元格只有一个单元格被访问过 4.1.1、那就从列表里移除这面墙,同时把墙打通...类,用二维数组表示迷宫地图,其中 1 表示墙壁,0 表示路,然后初始化左上角入口,右下角出口,最后定义下方向向量。...由于 Prim 随机算法是随机的从列表的所有的单元格进行随机选择,新加入的单元格和旧加入的单元格被选中的概率是一样的,因此其分支较多,生成的迷宫较复杂,难度较大,当然看起来也更自然些。生成的迷宫

2.9K30

用栈实现广度优先搜索(BFS)解决迷宫问题

1 问题 迷宫问题是一种常见的计算机科学问题,通常需要在二维网格上找到从起点到终点的路径,同时避开所有障碍物。这种问题经常涉及到计算机图形学、人工智能和路径规划等领域。...基本思路是从起点开始进行遍历,并将与其相邻的、未被访问过的单元格加入到队列,以便下一次遍历。由于BFS算法会优先访问距离起点近的单元格,因此该算法可以保证找到最短路径。...定义节点类,包含单元的坐标和节点的父节点 判断单元格是否障碍物,并将起点和终点添加到栈 初始化一个栈和一个集合,将起点加入栈并将其标记为已访问 当栈非空时,弹出栈顶元素,并检查是否到达终点。..., parent=None): self.row = row self.col = col self.parent = parent# 实现一个函数,用于判断单元格是否障碍物...,以及将起点和终点添加到栈

26620

Google Earth Engine ——带缓冲的随机样本选择

此示例最终将依赖于具有唯一整数值​​的相邻单元格,因此一个好的起点是重新投影由 生成的随机图像ee.Image.random()。 阿尔伯斯投影的 50 公里网格单元,随机着色。...下一步是在每个网格单元随机选取一个点。这可以通过使用reduceConnectedComponents()单元格结果加上第二个随机图像来完成(仍然在图像空间中),选择每个网格单元格的最大随机值。...此示例使用原始网格大小 1/16 的第二个随机图像的网格,这意味着在每个网格单元内生成了 256 个随机点。random == maximum每个网格单元格的位置被标记为 1 值,其余值被屏蔽。...具有偶数坐标的网格单元已被丢弃,从而保证每个单元随机点与其最近的邻居至少有给定的距离。平均而言,点的间距 distance*2 。...该max减速机可以让你指定额外的输入:它找到的任何沿最大(像素坐标)来进行。 如果您要为例如:k 折交叉验证采集多个样本,则每次都应该偏移网格,这样就不会对每次折叠使用完全相同的采样网格

8610

LeetCode Weekly Contest 181

按既定顺序创建目标数组 题目描述 给你两个整数数组 nums 和 index。你需要按照以下规则创建目标数组: 目标数组 target 最初空。...网格里的每个单元都代表一条街道。grid[i][j] 的街道可以是: 1 表示连接左单元格和右单元格的街道。 2 表示连接上单元格和下单元格的街道。 3 表示连接左单元格和下单元格的街道。...你最开始从左上角的单元格 (0,0) 开始出发,网格的「有效路径」是指从左上方的单元格 (0,0) 开始、一直到右下方的 (m-1,n-1) 结束的路径。该路径必须只沿着街道走。...如果网格存在有效的路径,则返回 true,否则返回 false 。...示例 1: 输入:grid = [[2,4,3],[6,5,2]] 输出:true 解释:如图所示,你可以从 (0, 0) 开始,访问网格的所有单元格并到达 (m - 1, n - 1) 。

20120

小白学Python - 用Python制作 2048 游戏

如何玩2048: 1.有一个4*4的网格,可以填充任意数字。最初,两个随机单元格填充有 2。休息单元是空的。 2.我们必须按四个键的任意一个来上、下、左、右移动。...3.网格压缩后,任何随机的空单元格都会被 2 填充。 4.按照上述过程,我们必须将任意单元格的元素相加,使其加倍,得到 2048。如果我们能够做到这一点,我们就赢了。...logic.py: # logic.py # 导入到2048.py文件 # 导入随机包 # 用于生成随机数的方法 numbers. import random # 初始化游戏/网格的函数在开始时...2 add_new_2(mat) return mat # 在任意空单元格添加新的2的函数网格 def add_new_2(mat): # 行和列选择一个随机索引。...、向上向下移动后,任何两个单元格合并并创建一个空的单元格,则游戏还未结束 for i in range(3): for j in range(3): if(mat[i][j]== mat[

18520

第10篇:强化学习Q-learning求解迷宫问题 代码实现

1 创建地图 创建迷宫地图,包括墙网格,走到墙网格就是负奖励。 注意:空白可行走网格奖励值设置负数,比如-1, 是减少路径中所经点数;如果设置大于0的奖励值,路线中会出现冗余点。...import numpy as np # 创建迷宫地图 exit_coord = (3, 3) row_n, col_n = 4, 4 maze = np.zeros((row_n, col_n))...- 1 # 走出迷宫奖励10个积分 maze[exit_coord] = 10 # 走到墙网格,扣除10个积分 maze[(0, 3)] = -10 maze[(1, 0)] = -10 maze...if np.random.uniform() < epsilon: action = np.random.choice(tmp) # ε-greedy策略,以一定概率随机选择动作...大概在第50-80迭代步便可搜索到: [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1), (3, 2), (3, 3)] Q表如下所示,可以看到红框所示下面粉丝网格

37720

使用CNN进行2D路径规划

数据集 我们的主要问题是(在机器学习中一既往)在哪里可以找到数据。虽然没有现成的数据集可用,但是我们可以通过制作随机二维地图创建自己的路径规划数据集。...创建地图的过程非常简单: 从一个 100x100 像素的方形空矩阵 M 开始。 对于矩阵的每一项(像素),从0到1均匀分布抽取一个随机数r。...数据量很大,所以我使用 Boost c++ 库将自定义的 D* lite 重写 python 扩展模块。...所以我每个占用网格创建2个额外的通道,现在它的形状[3,100,100] 。第一个通道是图像。第二个通道表示一个位置编码,它为每个像素分配一个相对于起始位置的值。第三通道则是相对于结束位置的值。...这样的编码是通过分别从以s和g中心的二维高斯函数创建2个特征映射来实现的。Sigma被选为核大小的五分之一(通常在高斯滤波器)。在我们的例子是20,地图大小是100。

67520

学界 | 伯克利与OpenAI整合强化学习与GAN:让智能体学习自动发现目标

然而,强化学习训练的智能体只能通过其奖励函数(reward function)实现单一任务,这种方法不能很好地扩展到智能体需要执行各种不同的任务集合,例如导航到房间的不同位置将物体移动到不同位置。...y 轴表示迷宫中所有目标位置的平均回报,x 轴显示了新目标已被采样的次数(对于两种方法,该策略都针对相同次数的迭代进行训练),所有的点均为在 5 个随机种子(seed)上的平均值。 ?...说明一下,可行状态空间(即,迷宫内的空间)被划分为网格,并且从每个网格单元的中心选择目标位置。每个网格单元根据此目标实现的预期回报进行着色:红色表示 100% 的成功,蓝色表示 0% 成功。 ?...在(a)的点是均匀采样的可行位置。如果智能体可以到达它们,则点绿色,否则为红色。图中的线是观察到的特定推出,并且颜色匹配交叉是智能体在每种情况下试图达到的特定目标。...所有的图均为在 5 个随机种子(seed)上的平均值。

94550

斯坦福AI模型实现“读心术”!解码神经元活动,精确预测小鼠位置

例如,当鼠标位于机箱的左上角时,给定的单元格可能只会触发。鼠标的大脑通过解释这些细胞活动不活动的组合信号来编码位置概念。...小鼠身长约8厘米,而竞技场大小45cm×60cm的矩形。此循环动画中显示了我们的预测(蓝点)和小鼠的标记位置(红点)。...我们将“竞技场”划分为1厘米见方的网格,并训练分类任务,预测小鼠将走过“竞技场”的哪些网格方块。模型预测了小鼠会经过每个方块的概率,输出了一张预测强度的热图。...之后,模型的表现与点预测模型基本相当,平均预测误差5厘米。但是,预测信息包含了有关替代预测和模型确定性的更多信息。视频的蓝云表示竞技场中小鼠所在位置预测概率最高的区域。...比如可以在小鼠通过迷宫时对其进行映射,预测左右转弯,并量化小鼠在学习走迷宫时的不确定性。识别对小鼠展示哪些主题的图像会刺激到它。

74130
领券