Questions tagged «evolutionary-algorithms»

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我应该如何将神经网络的结构编码为基因组?
对于确定性的问题空间,我需要找到具有最佳节点和链接结构的神经网络。我想使用一种遗传算法来模拟许多神经网络,以找到问题域的最佳网络结构。 我以前从未将遗传算法用于此类任务。有哪些实际考虑因素?具体来说,我应该如何将神经网络的结构编码为基因组?

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类人智慧是明智的目标吗?[关闭]
已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 6个月前关闭。 假设它是最先进的,它似乎一直是文献中关注人的心理成分的焦点。如果其他动物进入了AI领域,那只能以对人类不可行的方式研究灵长类动物或模拟a的神经活动,因为它的神经系统很简单。 也许有一个更具有前瞻性的思考原因,考虑使用较低的生命形式作为所需人工智能的模型。我一直在阅读EO Wilson和其他人对其他物种的协作能力所发表的看法。与细菌一样简单和具有适应性的生物具有非凡的品质。当然,蚂蚁是合作的典范。蜜蜂可以说是最精明的建筑,将生活方式的可持续性以及与其他物种的相互关系带入一种远远超出人类智能能力的艺术形式。 使用运动类比来刻画选项,人类智能更像是启蒙前角斗士运动或至少是冰上曲棍球,其中伤害对手被认为是明智的策略。蜜蜂所做的更像是爬山,精心而精心地建造。 蚂蚁做的事情很像接力赛,对对方的球队几乎没有兴趣,因为每个殖民地,就像赛道中的每个车道都是独立的,而且车道都有标记。蚂蚁同样在其领土上做标记,并且领土主张被尊重,这是威斯特伐利亚地缘政治家精神的最好体现。既没有小小的嫉妒,也没有仅仅出于自豪感的竞争。使用蚂蚁,就像使用智能田径教练一样,目标是使比赛的每条腿都比接力赛选手以前的最好表现更好。 细菌是长跑运动员。他们彼此交换DNA,而无视痛苦和恐惧的所有规则。他们以可持续的方式行事,认为一切都是理所当然,并将一切用于生存。他们几乎在地球生存的整个过程中幸存下来。如果太阳不首先成为超新星,它们将在人类消失后存在约一千亿年。 为什么我们要对计算机编程,使其无休止地成为竞争对手?人们会下载智能国际象棋程序,以便他们反复失败吗?不,他们下载Android OS是因为它可以协作并且不花钱。我们不能找到可以实现双赢的非零和游戏吗? 我们不是已经在我们自己的物种中周围有了足够的反向攻击,闲话,超临界代理了吗?为什么不像蚂蚁一样向协作智能方向发送AI?有新的人造朋友愿意分担我们日常工作的负担,不是更好吗? 我们难道不希望未来的机器人像六边形的蜜蜂一样建造吗?还是我们希望我们的机器人效仿我们的例子,因为不合理地坚持90度角,所以像人类一样浪费70%的材料在垂直结构中使用?
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