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神经网络可以解决距离的概念吗？
想象一个游戏，它是一个黑屏，一个红色像素和一个蓝色像素。将这个游戏交给人类，他们将首先看到按下箭头键将移动红色像素。他们将尝试的下一件事是将红色像素移动到蓝色像素。 将此游戏交给AI，它将随机移动红色像素，直到一百万次尝试之后，它意外移动到蓝色像素上以获得奖励。如果AI具有红色和蓝色像素之间的距离的某种概念，则它可能会尝试最小化该距离。 如果不对距离的概念进行实际编程，那么如果我们拿游戏中的像素作为像素，我们是否可以计算出一个数字（例如“熵”），那么当像素相距较远而与彼此靠近时，该数字会更低吗？它应与其他像素配置一起使用。例如具有三个像素的游戏，其中一个像素好，一个像素坏。只是为了让神经网络更了解屏幕的外观？然后给NN一个目标，例如“尝试最小化董事会的熵并尝试获得奖励”。 在当前的研究中有什么与此类似的东西吗？