論文の概要: Generalization over different cellular automata rules learned by a deep feed-forward neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14886v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 12:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 12:20:24.868525
• Title: Generalization over different cellular automata rules learned by a deep feed-forward neural network
• Title（参考訳）: ディープフィードフォワードニューラルネットワークによる異なるセルオートマトン規則の一般化
• Authors: Marcel Aach, Jens Henrik Goebbert, Jenia Jitsev
• Abstract要約: 短い範囲のスキップ接続を持つ深層畳み込みエンコーダ・デコーダネットワークを、様々な生成された軌道上で訓練し、次のCA状態を予測する。 その結果、ネットワークは様々な複雑なセルオートマトン規則を学習し、見えない構成に一般化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To test generalization ability of a class of deep neural networks, we randomly generate a large number of different rule sets for 2-D cellular automata (CA), based on John Conway's Game of Life. Using these rules, we compute several trajectories for each CA instance. A deep convolutional encoder-decoder network with short and long range skip connections is trained on various generated CA trajectories to predict the next CA state given its previous states. Results show that the network is able to learn the rules of various, complex cellular automata and generalize to unseen configurations. To some extent, the network shows generalization to rule sets and neighborhood sizes that were not seen during the training at all.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークのクラスを一般化する能力をテストするために、john conwayのgame of lifeに基づいて、2次元セルオートマトン(ca)のための多数の異なるルールセットをランダムに生成する。 これらのルールを用いて、各CAインスタンスに対する複数のトラジェクトリを計算する。 短距離および長距離のスキップ接続を持つ深層畳み込みエンコーダ・デコーダネットワークは、以前の状態から次のCA状態を予測するために、様々な生成されたCA軌道上で訓練される。 その結果、ネットワークは様々な複雑なセルオートマトン規則を学習し、見えない構成に一般化できることがわかった。 ある程度は、ネットワークはトレーニング中に全く見られなかったルールセットや近隣サイズへの一般化を示している。

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