論文の概要: Game of Intelligent Life

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00897v1
• Date: Mon, 2 Jan 2023 23:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 13:56:22.921911
• Title: Game of Intelligent Life
• Title（参考訳）: 知的生命のゲーム
• Authors: Marlene Grieskamp, Chaytan Inman, Shaun Lee
• Abstract要約: この分野の最近の進歩は、CAと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせて自己再生画像を実現している。 このプロジェクトの目的は、ニューラルセルオートマトンの概念を使って予測機械を成長させることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cellular automata (CA) captivate researchers due to teh emergent, complex individualized behavior that simple global rules of interaction enact. Recent advances in the field have combined CA with convolutional neural networks to achieve self-regenerating images. This new branch of CA is called neural cellular automata [1]. The goal of this project is to use the idea of idea of neural cellular automata to grow prediction machines. We place many different convolutional neural networks in a grid. Each conv net cell outputs a prediction of what the next state will be, and minimizes predictive error. Cells received their neighbors' colors and fitnesses as input. Each cell's fitness score described how accurate its predictions were. Cells could also move to explore their environment and some stochasticity was applied to movement.
• Abstract（参考訳）: 細胞オートマトン(CA)は、単純なグローバルな相互作用規則が成立する、創発的で複雑な個別化行動によって研究者を魅了する。 この分野の最近の進歩は、CAと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせて自己再生画像を実現している。 このCAの新しい分岐は神経細胞オートマトン[1]と呼ばれる。 このプロジェクトの目的は、ニューラルセルオートマトンの概念を使って予測機械を成長させることである。 我々は多くの異なる畳み込みニューラルネットワークをグリッドに配置する。 それぞれのconvネットセルは次の状態の予測を出力し、予測エラーを最小限にする。 細胞は入力として隣人の色とフィットネスを受け取りました。 各セルのフィットネススコアは、その予測の正確さを記述している。 細胞は環境を探索するためにも動き、いくつかの確率性が運動に適用された。

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