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基地2年前
人工神经网络能进化吗?实战AI之神经进化,遗传算法 一个虚拟实验,其中100辆由AI控制的高速跑车被放置在一个汽车坟场环境中,用于测试和发展人工神经网络。每辆车装备有激光雷达来收集环境数据,并使用这些数据来驱动其决策过程。这些数据包括探测到的障碍物距离和车辆当前的速度,被输入到一个简单的神经网络中,包括一个输入层、一个隐藏层,和一个输出层,用于控制车辆的转向和加速。 实验的目的是通过“胡萝卜加大棒”的强化学习方法训练这些AI,以提高它们的生存能力。这涉及到奖励成功的避障和惩罚碰撞。随着实验的进行,对神经网络的设计进行了修改,包括增加输入数据、增加隐藏层的层数和神经元数量,以提高AI的性能。 实验还引入了一种遗传算法来模拟生物进化过程,通过自然选择和基因突变来进化神经网络。在每一代中,选择表现最好的AI进入下一轮,并允许其他AI随机突变,从而产生新的网络配置。这个过程通过不断的迭代来寻找最优的神经网络参数配置。 这个实验最终目标是创造一个可以在复杂环境中超越人类的AI驾驶员。此外,实验探讨了“足够大力”的理念,即随着神经网络规模的增加,其能力将极大地提高,最终可能达到模拟人类大脑的程度。这种思想背后是通用逼近定理的信念,即足够大的神经网络可以模拟任何复杂的功能。#科技 #科普 #涨知识 #人工智能
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