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ニューラルネットワークで距離の概念を理解できますか？
赤いピクセルと青いピクセルを除いた黒い画面のゲームを想像してみてください。このゲームを人間に与えると、矢印キーを押すと赤いピクセルが移動することが最初にわかります。次に試みるのは、赤のピクセルを青のピクセルに移動することです。 このゲームをAIに与えると、赤のピクセルがランダムに移動し、100万回試行すると青のピクセルに誤って移動して報酬を獲得します。AIに赤と青のピクセル間の距離の概念がある場合、この距離を最小化しようとする可能性があります。 距離の概念を実際にプログラミングせずに、ゲームのピクセルをとると、「エントロピー」などの数を計算できます。これは、ピクセルが互いに接近しているときよりも離れているときの方が低くなるでしょうか。ピクセルの他の構成で動作するはずです。1つは良いピクセルで、もう1つは悪いピクセルが3つあるゲームなど。画面がどのように見えるかについてニューラルネットワークにもっと感覚を与えるためだけですか？次に、NNに「ボードのエントロピーを最小限に抑え、報酬を獲得しようとする」などの目標を設定します。 現在の研究でこれに似ていることはありますか？