처음에는 약간 주제에서 벗어났습니다. 폴리월드 칼텍에 그런 프로젝트가 있었습니다. 이 프로젝트의 목표는 가상 생물의 2차원 세계를 만들고, 그들에게 단순한 두뇌(네트워크)와 보고, 이동하고, 음식을 찾고, 번식하고, 서로 죽이는 능력을 제공하는 것입니다(음식의 양은 제한됨) , 등. 생존을 위해. 뇌 네트워크는 주어진 입출력 기능을 가진 여러 뉴런과 뉴런 사이의 소성(학습 가능한) 시냅스로 구성됩니다. 태어날 때 뉴런 간의 연결은 무작위입니다. 프로젝트의 목표는 이 가상 세계의 진화를 관찰하는 것이었습니다. 관심 있는 사람들은 여기에서 이 프로젝트에 대한 강의를 볼 수 있습니다(흥미로운 내용은 16분부터 시작).
이제 주제입니다. 처음에 무작위 가중치를 통해 입력과 출력에 서로 연결된 뉴런 네트워크에 유전학을 적용하려고 시도한 사람이 있습니까? 시냅스는 Hebb 규칙이나 다른 비지도 학습 규칙을 적용하여 나타나고 사라질 수 있습니다. 우리는 이러한 네트워크 거래자들이 외환 거래를 하는 가상 세계를 만들었습니다. 각 거래자는 특정 초기 예금을 가지고 있고 다른 거래자들을 희생시키면서 이를 늘리려고 합니다. 예를 들어, 거래자가 수익성 있는 거래를 시작할 때마다 이익은 다른 거래자의 자금 또는 이와 유사한 것으로부터 따르지만 총 자금은 일정하게 유지됩니다. 상인들은 생존을 위해 서로 경쟁합니다. 보증금을 배수하지 마십시오. 네트워크 거래자 등의 교차 가능성을 소개할 수 있습니다. 요컨대, 우리는 시장에서 네트워크의 진화를 위한 실제 환경을 만듭니다.
Google Tech Talks November, 8 2007 ABSTRACT This presentation is about a potential shortcut to artificial intelligence by trading mind-design for world-desig...
주제에 대한 귀하의 의견을 읽고 결론에 도달했습니다. 프로젝트의 베타가 언제인지 보고 싶습니다. 그리고 자세한 설명이 있는 기사.
말. 약간의 자극이 수반됨에도 불구하고 나는 이미 약간의 죄책감을 느끼기 시작했습니다.
후, 도보 escho.
;)
즉, 일부 장소에서 피드백이 있을 수 있습니까?
지연 연산자의 셀은 피드백을 담당하며 외부 배열 자체에서 제거됩니다.
유일한 불편은 지연 연산자의 각 랭크에 대해 전체 행렬에 대한 메모리를 할당해야 하지만 이는 이미 최적화의 문제라는 것입니다.
예를 들어 "MLP" 템플릿은 모든 뉴런의 유형을 "퍼셉트론"으로 규정합니다.
글쎄, 아이디어가 명확하기 때문에 내가 모든 것을 시작했기 때문에 주요 질문을 반복하겠습니다.
이 모델로 설명할 수 없는 그리드 유형을 제시하도록 반대자들을 초대합니다!!!
이것은 아이디어에 미래가 있는지 이해하기 위해 필요합니다. 그렇지 않으면 많은 코드를 작성하고 많은 네트워크 옵션 을 구현하는 것이 근본적으로 불가능하다는 것이 밝혀졌습니다.
이 모델로 설명할 수 없는 그리드 유형을 제시하도록 반대자들을 초대합니다!!!
동일한 "그리드 유형"에서 추상화 - 보는 경우 다소 인공적인 개념입니다.
구부러진 에이본 ... 그리고 시냅스가 자라서 잘립니다. 그리고 수십억 개의 뉴런이 있습니다. 그리고 숲 자체가 잘리고 쌓여있다 (c)
글쎄 개그베 네. ))
나는 당신에게 편지를 썼습니다. 왜 반응을 안 해?
처음에는 약간 주제에서 벗어났습니다. 폴리월드 칼텍에 그런 프로젝트가 있었습니다. 이 프로젝트의 목표는 가상 생물의 2차원 세계를 만들고, 그들에게 단순한 두뇌(네트워크)와 보고, 이동하고, 음식을 찾고, 번식하고, 서로 죽이는 능력을 제공하는 것입니다(음식의 양은 제한됨) , 등. 생존을 위해. 뇌 네트워크는 주어진 입출력 기능을 가진 여러 뉴런과 뉴런 사이의 소성(학습 가능한) 시냅스로 구성됩니다. 태어날 때 뉴런 간의 연결은 무작위입니다. 프로젝트의 목표는 이 가상 세계의 진화를 관찰하는 것이었습니다. 관심 있는 사람들은 여기에서 이 프로젝트에 대한 강의를 볼 수 있습니다(흥미로운 내용은 16분부터 시작).
https://www.youtube.com/watch?v=_m97_kL4ox0
이제 주제입니다. 처음에 무작위 가중치를 통해 입력과 출력에 서로 연결된 뉴런 네트워크에 유전학을 적용하려고 시도한 사람이 있습니까? 시냅스는 Hebb 규칙이나 다른 비지도 학습 규칙을 적용하여 나타나고 사라질 수 있습니다. 우리는 이러한 네트워크 거래자들이 외환 거래를 하는 가상 세계를 만들었습니다. 각 거래자는 특정 초기 예금을 가지고 있고 다른 거래자들을 희생시키면서 이를 늘리려고 합니다. 예를 들어, 거래자가 수익성 있는 거래를 시작할 때마다 이익은 다른 거래자의 자금 또는 이와 유사한 것으로부터 따르지만 총 자금은 일정하게 유지됩니다. 상인들은 생존을 위해 서로 경쟁합니다. 보증금을 배수하지 마십시오. 네트워크 거래자 등의 교차 가능성을 소개할 수 있습니다. 요컨대, 우리는 시장에서 네트워크의 진화를 위한 실제 환경을 만듭니다.