कैसे मैंने एक "डायनासोर" में एक न्यूरॉन को खेलना सिखाया

प्रविष्टि

एक सामान्य दिन जब मैं इंटरनेट ब्राउज़ कर रहा था, अचानक उन्होंने इसे बंद कर दिया। Google से पुराने ईस्टर अंडे के बारे में याद रखना, अर्थात् त्रुटि पृष्ठ पर चल रहे डायनासोर के बारे में। मशीन सीखने का अध्ययन और मारी / हे परियोजना को याद करते हुए, मैंने कुछ ऐसा ही करने का फैसला किया, मैं कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को सीखना चाहता था कि एक वास्तविक व्यक्ति स्तर पर डायनासोर कैसे खेलें।



इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करने का निर्णय लिया गया, अर्थात्, डायनासोर को 'विकसित' करना।

आनुवंशिक एल्गोरिथ्म

तो यह आनुवंशिक एल्गोरिथम क्या है?

आनुवंशिक एल्गोरिथ्म एक खोज एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग प्रकृति में प्राकृतिक चयन के समान तंत्र का उपयोग करके वांछित मापदंडों को यादृच्छिक रूप से चयन, संयोजन और भिन्नता द्वारा अनुकूलन और मॉडलिंग समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है। यह एक प्रकार का विकासवादी अभिकलन है जो प्राकृतिक विकास के तरीकों का उपयोग करके अनुकूलन समस्याओं को हल करता है, जैसे वंशानुक्रम, उत्परिवर्तन, चयन और क्रॉसिंगओवर। आनुवंशिक एल्गोरिथ्म की एक विशिष्ट विशेषता "क्रॉसिंग" ऑपरेटर के उपयोग पर जोर है, जो उम्मीदवार समाधानों के पुनर्संयोजन का संचालन करता है, जिसकी भूमिका वन्य जीवन में पार करने की भूमिका के समान है।

डिज़ाइन

हमारे कार्यक्रम के संचालन का सिद्धांत (जैसा कि हमने पहले ही कहा है) सुदृढीकरण के साथ मशीन-आधारित सीखने पर आधारित है। मैं कुछ शब्दों में काम के सिद्धांत का वर्णन करने की कोशिश करूंगा:

प्रत्येक पीढ़ी में, कई सर्वश्रेष्ठ प्रतिनिधियों का चयन किया जाता है। उनके आधार पर, एक नया बनाया जाता है। तंत्रिका कनेक्शन और इनपुट जानकारी (बाधा, और इसकी ऊंचाई के लिए दूरी) के विभिन्न "भार" के आधार पर, प्रजातियों के एक विशेष प्रतिनिधि की कार्रवाई के बारे में निर्णय किया जाता है।



मुझे उम्मीद है कि सब कुछ स्पष्ट है।

निष्कर्ष

परिणामस्वरूप, हमारा "जेनेटिक मॉडल" 219 पीढ़ियों में 332 हजार अंक तक पहुंच गया।



महान परिणाम प्राप्त करने की क्षमता है।

लेकिन अभी बहुत काम होना बाकी है।

पुनश्च: पढ़ने के लिए धन्यवाद! वैसे, हम एक न्यूरॉन लाइव की सीखने की प्रक्रिया को दिखाना चाहते थे। आप इसे यहाँ देख सकते हैं।

Upd। इस बीच, कार्यक्रम ने 942 हजार अंक बनाए।