Quale tipo di rete neurale è adatto per la simulazione del cervello dell'organismo virtuale? [chiuso]

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Qualche tempo fa stavo sperimentando l'evoluzione di creature virtuali usando la rete neurale + l'algoritmo genetico, ma ciò non andava bene (la velocità di simulazione era troppo lenta, principalmente a causa di cattive abitudini di programmazione di creature, non di reti neurali). Ho usato la rete neurale Feedforward e ora posso vedere che non è esattamente la scelta giusta per questo tipo di applicazione (le creature non hanno memoria, ecc.)

Mi piacerebbe riprovare, ricominciare da capo e mi piacerebbe esibirmi meglio di prima. Tuttavia, non so quale architettura di rete neurale selezionare.

Cosa mi serve:

  • Possibilità di memoria: dovrei studiare di più sulle celle di memoria o usare l'architettura NN corretta (come Reccurent NN)? Quali saranno le principali differenze?
  • Possibilità di mutazioni: mi piacerebbe non solo mutare weihts in rete, ma anche possibilità di aggiungere pesi / neuroni in "scatola nera". Ho intenzione di usare un algoritmo genetico, quindi cross mutations + mutazioni casuali.
  • Facile programmazione: ho intenzione di non utilizzare risorse e di scrivere il mio NN da terra per imparare. Preferirei reti neurali più semplici di altre. (Mentre scrivo questo, mi rendo conto che potrebbe non esserci differenza)

Cosa non ho bisogno:

  • Calcolo rapido: penso che il 90% del tempo della CPU verrà utilizzato su altre cose per controllare le mie creature, piuttosto che sul calcolo di NN. (dato che sono un programmatore terribile)
  • Addestramento: userò l'algoritmo genetico per allenarmi, quindi non ho bisogno di metodi di allenamento tipici per addestrare NN. Posso usare i tipi di NN in cui la parte dell'addestramento è molto intensa per la CPU, in quanto eliminerò questa parte.

Sto guardando possibili tipi di NN e penso che un certo tipo di rete ricorrente sarebbe adatto, ma non posso davvero scegliere un vincitore, dal momento che ho sempre lavorato con il tipo di Feedforward, e avrò bisogno di conoscere il tipo che vuoi consiglio prima di iniziare a scriverlo Mi piacerebbe imparare solo quello che suggerirai invece di imparare i pro / contro di tutti, poiché penso che mi rimetterebbe a posto troppo a lungo.

Il compito è di sopravvivere. Non ho alcun obiettivo a parte rispetto all'osservazione di modelli di comportamento interessanti che possono evolversi. Fondamentalmente mi piacerebbe "seminare" il mondo con alcune proprietà con creature in grado di sfruttarle (cibo, temperatura, pericolo) e così via. Tutto è stato modellato in modo molto semplice, in 2D bidimensionale.

La domanda è: Qual è il tipo di NN che secondo te si adatta meglio?

    
posta Maximus 22.01.2015 - 10:36
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1 risposta

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Quello che stai cercando è Neuro Evolution . Secondo questo articolo potresti essere in grado di creare un feed trainable Rete neurale (alcune informazioni aggiuntive potrebbero anche essere trovate qui ).

La mia raccomandazione sarebbe di iniziare in piccolo, forse prima di iniziare facendo muovere il personaggio e fermarsi in presenza di pericolo. Le reti neurali possono essere piuttosto difficili da eseguire il debug, quindi avvia lentamente per assicurarti di avere una base solida.

    
risposta data 22.01.2015 - 10:54
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