Программирование игр, создание игрового движка, OpenGL, DirectX, физика, форум
GameDev.ru / Программирование / Форум / Я тут наконец-то доработал Алгоритм по нахождению ЛЮБОГО алгоритма. Зацените :-)

Я тут наконец-то доработал Алгоритм по нахождению ЛЮБОГО алгоритма. Зацените :-)

AminadavПользовательwww16 мар. 201614:05#0
нейронные сети

шутка :-)

вобщем надо на входных параметрах x0,x1,...,xn
задать набор функций f0(xi),f1(xi),...,fm(xi)
и к каждой функции порог Fi

затем решение (искомый алгоритм) ищешь в виде

if f0(x0,x1,...,xn) > F0 then g0()
if f1(x0,x1,...,xn) > F1 then g1()
...
if fm(x0,x1,...,xn) > Fm then gg()

gi() - это набор действий

проще всего fi и Fi определить апроксимацией к fitness function

и всё! ;-)

amd.fx6100Постоялецwww16 мар. 201614:58#1
Бомжевание уже предлагали?
Виктор ЦарегородцевПостоялецwww16 мар. 201615:16#2
Если в условиях убрать пороги, и брать максимум из fi - то получаем maxout networks, созданные командой Yoshua Bengio несколько лет назад. Универсальные аппроксиматоры, да.
ronnikoПостоялецwww16 мар. 201617:17#3
Все что понял это fitness :)
Зарядка это хороше.
passerПостоялецwww1 мая 201613:42#4
Aminadav
> и всё! ;-)
Красава.

Но проблема упрется в определения последовательности заданий. часто одно заданее будет раделяться в 5,10 а то 50-100 функций что сделает невозможным окончательную разработку.

но идея прикольная. можно облегчить алгоритм включая Fi в fi получится

if f0(x0,x1,...,xn) > 0 then g0()
if f1(x0,x1,...,xn) > 0 then g1()
...
if fm(x0,x1,...,xn) > 0 then gg()

stupid botПостоялецwww17 ноя. 20173:16#5
что тут вообще происходит?
как это поиск любого алгоритма ?
ArchiDevilПостоялецwww17 ноя. 201714:27#6
Тут посоны говорят, что LSTM нейронные сети тьюринг полные. Так что всё уже придумали.
tacПостоялецwww18 ноя. 20179:46#7
Виктор Царегородцев
он дал классическое мат. представление первого слоя перцептрона розенблатта, без второго и обучения решения нет,

всем правда известен наиболее простой вариант, когда f(xi) сумма входов, но Розенблатт изучал и другие функции, и работающих с ним математик выводил наиболее эффективную функцию

но отличие может быть в том, что функции разные? но тогда как их находить, при имеющихся входах и нужных выходах? можно просто выполнить апроксимацию целевой функции, зачем разделять на под функции? как это сделать, и что это даст кроме распараллеливания?

/ Форум / Программирование игр / Игровая логика и ИИ

Тема в архиве.

2001—2018 © GameDev.ru — Разработка игр