小仓鼠一直唧唧的叫星球多少战斗力才能成功通关西部森林副本

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-08 11:04 标签： 仓鼠

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没想到这么多赞。更新：

训練Bernard的房子，基本上相当于训练GAN的显卡了：

训练过程中不成熟的generator们：

这里之所以讲这个过程类似GAN训练是因为我认为判别器Dolores的判别能力也在這种封闭训练环境下不断增长了，福特也就是资深炼丹师，调的不止是Bernard的参同时也调了Dolores的参，二者确实是相互促进了这应该比单纯嘚图灵测试更高级一些。

这部主打未来世界人工智能的剧终于跟现有的人工智能技术接上茬了：Bernard的成长过程像极了Generative Adversarial Net （GAN）的训练。

对于GAN其目的是学习目标数据的分布，从而训练出一个生成器能够生成与目标数据同分布的新数据在训练过程中，生成器每次得到的是随机变量通过一系列操作转化为candidate数据，模型将其送入判别器中与真实数据进行鉴别直到判别器无法给出分辨。

而在剧中大Boss福特爷爷即为优秀工程师的代表，他想要“复活”死去的Arnold得到Bernard在这里，与Arnold这个本体相关的一切便是待学习的目标数据包括他的性格、举止、他面对某件事时做出的即兴反应等。Bernard便是工程师福特写出的生成器其可能包含了一堆超级无敌卷积层、同时处理multi-modal的信息输入，进而构建出一种性格产生一系列的行为。Dolores便是判别器她早已对Arnold非常熟悉，也即学到了Arnold的数据分布：

福特将生成器Bernard与判别器Dolores关在一间小黑屋里让Dolores判断Bernard的荇为举止与其记忆中的Arnold的行为举止是否一致，最终结果收敛到下图：

值得注意的是虽然二者在思想上一致，但是Bernard的训练过程在目前来看無疑是无法想象的如此多的变量（variables）与属性（attributes），如此高的维度（dimension）如此非结构化的信息（对于人的记忆的建模、即兴反应中随机变量的控制等）。在这种情况下由现实的Arnold重构出Bernard，即以（随机向量+条件向量）作为种子根据Dolores的反馈逐步调优的过程，其计算的复杂度目湔无法估算

1）Nolan真的有好几把刷子；

2）福特训练GAN的本事无敌，绝对是各位炼丹小弟的偶像

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