나는 HyperNEAT를 어지럽 혔고 약간의 문제가 발생했습니다. 내가 이해하는 바에 따르면, 기판은 연결 가중치를 제공하기 위해 CPPN을 쿼리하는 데 사용되는 노드의 초기 레이아웃입니다. CPPN 활성화 기능은 CPPN의 각 노드에 나타날 수있는 활성화 기능 세트 일 뿐이며 기판 활성화 기능은 무엇을 의미합니까? 나는 기판이 반드시 네트워크가 아니라 단지 CPPN의 패턴 생산 능력에 문제의 기하학적 요소를 통합하는 데 사용 된 레이아웃이라는 인상을 받았다. 그렇다면 기판 활성화 기능은 어디에 있습니까?HyperNEAT - 기판 활성화 기능과 CPPN 활성화 기능의 차이점
편집 : SharpNEAT (유니티) 포트 인 UnityNEAT을 사용하고 있습니다.
HyperNEAT
감사는 주로 의료 애플리케이션을위한 도구입니다. 일반적인 설치는 오픈 소스 소프트웨어 파서 인 Emokit Signal Quality and Data Visualizer for Emotiv EPOC과 함께 EPOC 헤드셋 (뇌의 뇌파 탐지 용 하드웨어)을 사용하는 것입니다. 위의 논문에서는 신호 분석을 위해 고속 푸리에 변환 (Fast Fourier Transform) 만 사용되었으며 HyperNEAT가 게임에 도입되었습니다. HyperNEAT는 뇌파 신호를 더 잘 해석 할 수있는 방법으로 훈련 될 수 있습니다. Emotion Recognition in EEG CPPN submodul은 뇌파를 시각적 인 매력적인 패턴으로 변환하기위한 것입니다. Hands-free Evolution of 3D-printable Objects via Eye Tracking
니스. 상관 없어요. – Amposter
제가 알기로부터, 기판은 작업에 직접 적용되는 네트워크입니다. CPPN은 기판 내의 뉴런 간의 연결 중량을 계산하는 데 사용됩니다. 따라서 입력 물을 기판에 공급할 때, 기판의 각 노드는 (기존 네트워크 에서처럼) 활성화 기능에 따라 출력을 계산합니다.
따라서 출력의 출력 레이어는 기판의 각 뉴런 값과 기판의 각 연결 값 (CPPN이 제공하는 무게)의 함수입니다.
질문이 명확하지 않습니다. [두 번째 병사 프로젝트] (https://www.youtube.com/watch?v=7yacbrCBme4)의 두뇌 컴퓨터 인터페이스를 사용하고 있습니까? –
그 이유는 무엇입니까? 제 질문은 순수하게 HyperNEAT의 이론에 관한 것입니다. – Amposter
귀하의 질문은 인공 지능과 관련이 있으며 HyperNEAT가 기계 학습을위한 도구라는 것을 의미합니다. 이것이 HyperNEAT가 개발 된 유일한 이유는 아닙니다. 다른 옵션은 일반적인 게임 플레이와 관련이 없으며 Human Brain Project에 더 많이 포함됩니다. –