問題タブ [neural-network]

良い動きをして他のプレイヤーに勝つことを学習するチェス エンジンをプログラムしたいと考えています。チェス盤の表現と、すべての可能な動きを出力する関数を既にコーディングしました。したがって、ボードの特定の状況がどれほど良いかを示す評価関数だけが必要です。したがって、与えられた位置を評価する人工ニューラル ネットワークを使用したいと思います。出力は数値でなければなりません。値が高いほど、白人プレーヤーの位置が高くなります。

私のアプローチは、385 個のニューロンのネットワークを構築することです。ボードには 6 つのユニークなチェスの駒と 64 のフィールドがあります。したがって、すべてのフィールドに対して 6 つのニューロン (すべてのピースに 1 つ) を使用します。白い駒がある場合、入力値は 1 です。黒い駒がある場合、値は -1 です。そのフィールドにそのようなピースがない場合、値は 0 になります。さらに、プレイヤーが移動するためのニューロンが 1 つ必要です。白のターンの場合、入力値は 1 であり、黒のターンの場合、値は -1 です。

ニューラルネットワークの構成はなかなか良いと思います。しかし、主要な部分が欠けています: このニューラル ネットワークをコーディング言語 (Delphi など) に実装するにはどうすればよいでしょうか? 各ニューロンの重みは最初は同じであるべきだと思います。試合の結果に応じて、重みを調整する必要があります。しかし、どのように？2 人のコンピューター プレイヤー (両方とも私のエンジンを使用) を対戦させるべきだと思います。白が勝った場合、黒は重みが良くないというフィードバックを受け取ります。

したがって、ニューラル ネットワークをコーディング言語に実装するのを手伝っていただければ幸いです (Delphi が最適ですが、それ以外の場合は疑似コードです)。前もって感謝します！

2つのグループに分類された過去数年間に受信した電子メール（約1万通の電子メール）の履歴を持つ電子メールアカウントにアクセスできるとします。

• 本物のメール
• スパム

スパム検出に使用できるニューラルネットワークソリューションを作成するタスクにどのようにアプローチしますか？基本的に、電子メールをスパムまたは非スパムのいずれかに分類しますか？

電子メールのフェッチがすでに行われており、分類部分のみに焦点を当てる必要があると仮定します。

私が答えてもらいたい主なポイントは次のとおりです。

1. NNの入力として選択するパラメーターとその理由を教えてください。
2. NNのどの構造が、そのようなタスクに最適である可能性が最も高いでしょうか。

また、リソースの推奨事項、または既存の実装（できればC＃）は大歓迎です

ありがとうございました

編集

• プロジェクトの主な側面は、スパム検出でNNアプローチがどのように機能するかをテストすることであるため、ニューラルネットワークを使用することにしました。
• また、ニューラルネットワークとスパムの主題を単に調査することは「トイプロブレム」です

の NN バックプロパゲーションに関するサンプル コードがどこにあるのか、XORトレーニング後にシステムをテストできることを知っている人はいますか?

できれば C++ または MATLAB で。

遺伝的アルゴリズムは、隠れノードの数と人工ニューラル ネットワークで実行されるトレーニングの量を最適化する最も効率的な方法ですか?

Matlab の NNToolbox を使用してニューラル ネットワークをコーディングしています。私は最適化手法の他の提案を受け入れますが、GA に最も精通しています。

ネット上のどこかに多層パーセプトロンの無料の (できればパブリック ドメインまたは BSD ライクなライセンスですが、GPL も可能です) 実装はありますか?

私は教科書の例を持っていますが、ライセンスがあまりにも制限的で、ウィキペディアの記事の数学に従うことはできますが、それを正しく理解するのに十分な自信がなく、テストするのが困難です.

Google で簡単に検索したところ、無料の (ビールのように) バイナリのみのバージョンがいくつか見つかりました。大規模なオープンソース プロジェクトの一部である MLP を見つけたいと思っています。

PC あたり 1 テラフロップスに達したにもかかわらず、昆虫の脳をモデル化することはまだできていません。自己学習型、自己開発型のニューラル ネットワークの適切な実装を見た人はいますか?