Для обучения нейронных сетей можно использовать различные архитектуры, в том числе:
1. Сверточные нейронные сети (CNN) - хорошо подходят для анализа изображений, что может быть полезно при работе с кодом визуального интерфейса движка Unreal Engine.
2. Рекуррентные нейронные сети (RNN) - применяются для анализа последовательных данных, таких как тексты и временные ряды, что может быть полезно при анализе исходного кода движка.
3. Transformer-based модели, такие как BERT или GPT - могут быть полезны для обработки естественного языка и ответов на вопросы по коду.
Чтобы найти подходящую нейронную сеть для анализа исходных кодов движка Unreal Engine и ответов на вопросы, вы можете обратиться к различным репозиториям с открытыми исходными кодами нейронных сетей, таким как GitHub. Можно также обратиться к исследованиям и статьям по теме исследования нейронных сетей для анализа кода.
Для выбора конкретной нейронной сети с высокой точностью, но не очень высокой производительностью, рекомендуется обратить внимание на следующие аспекты:
1. Размер датасета для обучения - чем больше данных, тем выше вероятность достижения высокой точности.
2. Архитектура нейронной сети - выбор оптимальной архитектуры, учитывающей особенности анализа исходного кода и выполнения задачи.
3. Использование предобученных моделей - возможно использовать предобученные модели, которые позволят сократить время обучения и улучшить точность.
4. Тонкая настройка гиперпараметров и обучение на высококачественных вычислительных ресурсах - это может замедлить процесс обучения, но повысить точность модели.
5. Оценка и тестирование модели - необходимо провести тщательное тестирование модели на различных данных, чтобы убедиться в ее эффективности и точности.
Надеюсь, эти советы помогут вам выбрать подходящую нейронную сеть для анализа исходного кода движка Unreal Engine.