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yabo:来和这个机器人玩玩“石头剪刀布”,享受被支配的快感吧

发布时间:2019-07-12 作者:亚博

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新智元报导

来历:reddit

编纂:年夜明

【新智元导读】来及呆板人玩“石头铰剪布”,体验被支配的快感!Reddit上一名年夜神用3层简朴RNN练习出一个“石头铰剪布”巨匠,你下一把想出甚么,它都能猜个差未几。采用3D打印的美丽外壳,钮扣电池便可供电,不平来战!存眷新智元及群,相识更多前沿AI资讯!

咱们每一个人都玩过石头铰剪布,这个简朴的游戏,好像总有人尤其擅长。你总感觉本身出甚么,都尽于对于面的把握之中。

终究,于你连输N次5局3胜的比试,被弹了一头包以后,你硬着头皮问对于面阿谁满脸自得的人:“哥,你咋怎么厉害呢?

对于面一般会一脸神秘又略带不屑地对于你说一句:“你要出啥,我早都预料到了。

近日Reddit上热议的一个话题就是,怎样用呆板进修练出一个玩“石头铰剪布”的巨匠出来。

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或许这篇文章的作者小时辰也被年夜神蹂躏过。他使用呆板进修练习模子,造出了一台会玩“石头铰剪布”的微型呆板人,它的本领就是猜测对于面下一次出啥。

作者暗示,这个呆板人于呆板进修道理方面其实不繁杂,模子利用的收集是一个小型的3层vanilla RNN(于TensorFlow/keras中练习),练习数据是两名玩家玩”石头剪子布”的记载数据,将这些数据作为输入,并猜测输出敌手下一步会出甚么。这些记载数据来自roshambo.me上的真人游戏信息。

“我添加了一些周期序列的模仿数据,人们于与AI对于战时极可能会测验考试的做这些工作。”

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假如没有模仿数据(易在猜测),模子于测试集上的正确率到达38%(比拟之下,彻底随机对于战的胜率为33%,这么看,实在也没强太多?)。

模子于较多量范围举行练习时碰到了一些问题(不管是填充还有是填充及屏蔽渐变)以是末了练习的批范围(batch_size)为1,这对于在范围云云之小的收集来讲还有是可以接管的。

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更有趣的部门是,这个收集可以或许于一个小型微节制器上运行。对于收集权重举行量化(以8位整型数据存储)可以节省一些空间,由于利用的微节制器只有2kB RAM及16kB闪存,计较是利用软件浮点数完成的,机能不是真实的问题。微节制器上运行的C语言代码都是定制的,不是尤其繁杂。

终极的实体装备约莫为硬币巨细(但更厚一些)。利用定制的PCB板,由CR2032钮扣电池便可供电,并有一个美丽的3D打印外壳。形状上很是靠近我以前定制完成的电子骰子,以是实在事情量不是太年夜。

参考链接:

Reddit:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/co妹妹ents/ca88r4/p_a_little_gadget_that_plays_rockpaperscissors/

GitHub:

https://github.com/PaulKlinger/rps-rnn

视频:

https://www.youtube.com/watch?v=iuTKBHW0OaU

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