多忙の果てに
2008年 10月 30日
ども、タチコマ(10機目)です。
夏休みが終了し、一気にこなすべきことが流れ込んできて多忙な日々を過ごすことに。
今までの、週末土日ログインすら危うくなってる状況で、遊んでBlogを更新するサイクルがどうにもこうにも回らず。。。
とは言え、98にもなって発光を目指している身なので息抜き程度のInでも狩りに行く気だけはある。
問題は、ペアを組む相手がなかなか見つからないこと。
こんな状況は今に始まったことではないが、最近顕著にAgi避けっぽい空気がある。
一旦、騎士の育成から手を引いてみるのもいいのかもしれない。
---------------------------------------------------------------------------------
コメント返し
---------------------------------------------------------------------------------
To非公開氏
亀レスもいいところですな。
取り敢えず、デフォAI読んでみましたが、いやはやものすごく教科書で出てきそうな状態遷移機械ですね。
開発が、当方と同じく多忙につき停滞しているようですが、着目点は結構いい線いっている気がします。が、「優先度」の導入は避けられない気がしますね。
「新しいデータ」を特徴量1とし、「そのデータによって平均や残差平方和の更新度合」を特徴量2とした場合に、特徴量1と特徴量2の関係性をGMMに学習させる。関係性を学習したGMMは、データ(学習データではない)が与えられた際に、そのデータ(与えられたデータのこと)に類似する特徴量1での特徴量2を出力してくれる。(この仕組は、GMMによる声質変換法がベースとなっている)
従って、モデル化したホムの行動、状態をデータを用いて更新するのではなく、GMMにデータを食わせ、その結果(平均や残差誤差の変更度合)を用いてモデル化したホムの行動や,状態を更新すれば良い。
上記手法であれば、モデルの学習に必要なデータはGMMの出力。もっと、極論を言えば、モデルの学習に必要なのは学習後のGMMとも言える。
また、GMMの学習に用いるデータは「こうした」時に「こうなった」というデータなので、データの収集がしやすいかと。(データの意味は傍にどかすが)
GMMの学習後では学習データは不要なのである意味temporary dataとして学習データを扱える。
「優先度」から脱却してみる思考をしてみたが、妙にややこしい事になった。どうしたものか。。。
玉蟲AIの中の人も降臨したことだし、当方はにやにやと眺めていますが。
記事本体よりも長いな。レスが。。。Blogの記事としていいのだろうか(苦笑
夏休みが終了し、一気にこなすべきことが流れ込んできて多忙な日々を過ごすことに。
今までの、週末土日ログインすら危うくなってる状況で、遊んでBlogを更新するサイクルがどうにもこうにも回らず。。。
とは言え、98にもなって発光を目指している身なので息抜き程度のInでも狩りに行く気だけはある。
問題は、ペアを組む相手がなかなか見つからないこと。
こんな状況は今に始まったことではないが、最近顕著にAgi避けっぽい空気がある。
一旦、騎士の育成から手を引いてみるのもいいのかもしれない。
---------------------------------------------------------------------------------
コメント返し
---------------------------------------------------------------------------------
To非公開氏
亀レスもいいところですな。
取り敢えず、デフォAI読んでみましたが、いやはやものすごく教科書で出てきそうな状態遷移機械ですね。
開発が、当方と同じく多忙につき停滞しているようですが、着目点は結構いい線いっている気がします。が、「優先度」の導入は避けられない気がしますね。
「新しいデータ」を特徴量1とし、「そのデータによって平均や残差平方和の更新度合」を特徴量2とした場合に、特徴量1と特徴量2の関係性をGMMに学習させる。関係性を学習したGMMは、データ(学習データではない)が与えられた際に、そのデータ(与えられたデータのこと)に類似する特徴量1での特徴量2を出力してくれる。(この仕組は、GMMによる声質変換法がベースとなっている)
従って、モデル化したホムの行動、状態をデータを用いて更新するのではなく、GMMにデータを食わせ、その結果(平均や残差誤差の変更度合)を用いてモデル化したホムの行動や,状態を更新すれば良い。
上記手法であれば、モデルの学習に必要なデータはGMMの出力。もっと、極論を言えば、モデルの学習に必要なのは学習後のGMMとも言える。
また、GMMの学習に用いるデータは「こうした」時に「こうなった」というデータなので、データの収集がしやすいかと。(データの意味は傍にどかすが)
GMMの学習後では学習データは不要なのである意味temporary dataとして学習データを扱える。
「優先度」から脱却してみる思考をしてみたが、妙にややこしい事になった。どうしたものか。。。
玉蟲AIの中の人も降臨したことだし、当方はにやにやと眺めていますが。
記事本体よりも長いな。レスが。。。Blogの記事としていいのだろうか(苦笑
by stand9alone
| 2008-10-30 09:25
| RO用の情報庫