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抗体教电脑学习

点击量:   时间:2017-07-02 17:48:41

通过Mark Ward FIRST来了神经网络,然后是遗传算法现在,这是受人类免疫系统启发的软件转向阿伯里斯特威斯威尔士大学的研究人员已经转向免疫系统,因为它非常擅长学习为了保护身体免受疾病侵害,免疫系统必须学会识别外来物质或抗原,并将它们记录在很长一段时间内身体通过产生多种抗体来实现这一点,这些抗体与各种抗原结合并破坏它们如果熟悉的抗原出现,它会立即被识别出来并被中和如果抗体获得更好的抗原,它会克隆自身以增加一般人群中类似抗体的数量克隆过程有时会引入随机突变,这可能使抗体更好或更差地解决问题如果免疫系统不再满足它,对特定抗原的免疫力就会消退每天约有5%的抗体死亡替代抗体由骨髓产生,但只有在需要与入侵者作斗争时它们才会增殖现在,阿伯里斯特威斯智能系统中心的John Hunt和Denise Cooke已经模拟了免疫系统,以提高计算机的学习能力他们的程序使用相当于骨髓的软件来生成小块的计算机代码,这些代码扮演着抗体的角色抗原由程序试图执行的任务表示软件抗体必须尝试并匹配这些任务的要求例如,如果计算机正在玩noughts and crosses或tic-tac-toe,它的抗体必须尝试匹配由获胜动作所代表的抗原,这些动作会产生一排三个零或十字形最初,该程序产生大约50个具有随机特征的抗体计算机代码他们可能拥有的一系列特征取决于手头的任务在tic-tac-toe的例子中,他们将成为可以写出一个或一个十字架的位置,以及输赢的动作所有软件抗体都保留其刺激水平的内部记录,这是衡量它们与其他抗体的接近程度以及它们与所尝试任务的匹配程度每隔一段时间,刺激水平低于5%的抗体就会被删除,并被新生成的代码所取代任何具有高刺激水平的抗体都会克隆自身,因为它必须非常适合手头的任务当有新的任务要学习时,抗体群体迅速上升然后下降,因为一些抗体开始更接近地符合抗原的要求亨特说,人工免疫系统比普通的计算方法有优势,因为它没有中央控制器,而且学习任务很快例如,他说只需要几天的时间来学习识别DNA序列,这项任务可能需要几个月的神经网络 “这似乎非常善于处理噪音并使自己保持一般,”亨特说因此,它擅长于识别任务或发现数据之间的关系,但它在制定简单决策时比正常程序更糟糕 “我不相信它能够运行一个发电站,