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2020年2月26日讯 /生物谷BIOON /——人工智能(AI)正在进化--毫不夸张地说。研究人员已经创造了一种软件，它借用了达尔文进化论的概念，包括"适者生存"，摩托车跑车商城，豪爵铃木摩托车官网报价表，来构建人工智能程序，新大洲本田2019年新车，雅马哈2019新款125踏板，在没有人类输入的情况下，急卖125摩托车，本田摩托官网报价，一代又一代地改进。这个程序在几天内重复了数十年的人工智能研究，它的设计者认为，摩托车比赛视频震撼全场跑车，有一天，它可能会发现人工智能的新方法。
"当大多数人还在蹒跚学步时，旧摩托车市场，他们已经向未知领域迈出了一大步，"没有参与这项研究的德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学家Risto Miikkulainen说。"这是一篇可能会启发大量未来研究的论文。"
图片来源：JAKARIN2521
构建AI算法需要时间。以神经网络为例，二手摩托出售，2019新款雅马哈摩托车，它是一种常见的机器学习方法，用于翻译语言和驾驶汽车。这些网络松散地模仿了大脑的结构，报废125摩托车多少钱，国产太子摩托车排名，并通过从训练数据中学习改变人工神经元之间的连接强度。更小的神经元亚回路执行特定的任务--例如识别路标--研究人员可以花几个月的时间研究如何将它们连接起来，机车夜晚飙车真实视频，使它们无缝地工作。
近年来，进口摩托车哪里买，2019年十大热销的踏板摩托车，科学家们通过自动化一些步骤加快了这一过程。但这些程序仍然依赖于将人类设计的现成电路拼接在一起。这意味着输出仍然受到工程师的想象力和他们现有偏见的限制。
因此，谷歌的计算机科学家Quoc Le和他的同事们开发了一个名为AutoML-Zero的程序，这个程序可以在有效的零人为输入的情况下开发人工智能程序，且只使用高中生会知道的基本数学概念。他说："我们的最终目标是开发出连研究人员都找不到的新型机器学习概念。"
该程序发现算法使用一个松散的近似进化。它首先通过随机组合数学运算来创建100个候选算法。然后在一个简单的任务上测试他们，最值得买的一万摩托车，比如一个图像识别问题，大飙车视频，2019新款雅马哈摩托车，125摩托车卖废品多少钱，在这个问题上，本田摩托官网报价，十大摩托跑车排行榜，它必须决定一幅画上是猫还是卡车。
在每个循环中，珠海摩托车转让，珠海二手摩托车交易网，程序将算法的性能与手工设计的算法进行比较。通过随机替换、编辑或删除一些代码来"突变"顶级算法的副本，世界摩托车大奖赛视频，世界最霸气的摩托车，从而创建最佳算法的细微变化。不断添加新项目、删除老项目，一万五左右的街车，大功率摩托车视频大全，一个循环的圆不断重复着。
该系统一次创建了数千个这样的种群，5000内街车，这使得它可以在一秒钟内处理数万个算法，世界公路摩托赛车视频，有斗门牌摩托车转让，直到找到一个好的解决方案。该程序还使用一些技巧来加快搜索速度，2019年大贸进口摩托车，150排量踏板摩托车排行榜，2019年一万元左右踏板摩托车，摩托世界锦标赛视频，深夜机车飙车视频，23万买什么机车好，比如偶尔在种群之间交换算法以防止任何进化死胡同，世界摩托车大奖赛视频，以及自动清除重复的算法。
在上个月arXiv上发表的一篇预印本论文中，5000内街车，小太子摩托车报价，雅马哈2019新款125踏板，研究人员指出，这种方法可能会和一些经典的机器学习技术相互比较，适合中年人的太子摩托车，包括神经网络。Le承认，与当今最先进的算法相比，这些解决方案很简单，2019下半年上市踏板，但他表示，这项工作是证明原理，雅马哈2019新款踏板，8000到一万的街车，适合中年人的太子摩托车，2万以内的街车，进藏十大摩托，他乐观地认为，可以将其扩展到创建更复杂的人工智能。
尽管如此，艾恩德霍芬科技大学的计算机科学家Joaquin Vanschoren认为，这种方法要与最先进的技术相抗衡还需要一段时间。他说，2万以内的街车，6000左右最好摩托，有一件事可以改进这个程序，大功率摩托车视频大全，那就是不要让它从头开始，而是用人类已经发现的一些技巧和技术来播种它。"我们可以用机器学习的概念来启动这个泵。"
这是Le计划要做的事情。他补充道，专注于更小的问题而不是整个算法也有希望。他的团队在4月6日发表了另一篇关于arXiv的论文，大飙车视频，深夜机车飙车视频，该论文使用了类似的方法重新设计了许多神经网络中常用的现成组件。
但Le也认为，摩托边箱哪个品牌好，本田小公主2019最新款，增加其中的数学运算数量，并为该程序投入更多的计算资源，机车官网报价，雅马哈8000左右的摩托，进藏十大摩托，可能会让它发现全新的人工智能能力。"这是我们真正热衷的方向，摩托跑车第一视角视频，3万以内的重机车，"他说。"要发现一些人类需要很长时间才能发现的真正基础的东西。"（生物谷Bioon.com）
参考资料：
【1】Artificial intelligence is evolving all by itself
【2】AutoML-Zero： Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch
【3】Evolving Normalization-Activation Layers
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