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[인공지능] Goal Reduction (문제축소 기법)

문제축소 - 문제 묘사를 문제 축소 연산자를 사용하여 부분 문제 묘사로 변환, 즉 간단한 문제로 분할하는 과정 - 상태공간 탐색 문제 @ 출발상태들의 조합, S @ 상태묘사를 다른 상태묘사로 변환시키는 연산자들의 조합, F @ 목표상태의 조합, G - 부분문제는 상태공간에서의 중요한 중간상태들 사이의 경로를 찾는 문제에 해당 - 문제축소의 목적은 궁극적으로 해가 분명한 원시문제들로 변환시키자는 것 문제축소기법 : 상태공간 탐색문제를 보다 간단한 탐색 문제로 연속적으로 축소하는 방법 1) 문제분리의 기점 2) 키 연산자의 발견 AND-OR Graph : 주어진 문제를 후계문제들의 조합으로 축소하는 과정을 표현하는 그래프 - AND/OR 그래프로 표현되는 문제는 상태공간 탐색과 문제축소의 기법을 요구 - A..

Univ/2021-2 2021.12.17

[인공지능] Genetic Algorithm application_AssembleNet

AssembleNet : 연결 웨이트 러닝을 통해 연결성이 더 좋은 신경 아키텍처를 자동으로 찾아 진화를 유도 - 인접한 레벨끼리 connection X low level -> high level - edge들의 색깔이 다 다름 -> 가중치 (하나의 블록으로부터 다른 블록까지 얼만큼 내 정보가 전달될지) - 노드 간 연결될 확률, 한 노드에 최대 몇개까지 연결? -> 제약 => 행렬로 표현 · Edge - 블록들 간의 connection 명시 - lower level block -> higher level block : avoid forming a cycle · Evolution - tournament selection algorithm - 'parent' architecture 선택 & mutate -..

Univ/2021-2 2021.12.17