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印度小哥在“我的天下”里搭神经网络,图像辨认,网友:是别人的天下 ...

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发表于 2020-5-9 02:50:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
呆板之心报道
到场:泽南、小舟
在沙盒游戏《我的天下》中,有人搭建了完备的校园,有人举行了结业仪式,有的人从零开始制作盘算机,玩家们层出不穷的创意总能让人面前一亮。如今,又有一位印度步伐员显现了真正的技能:在《我的天下》里搭建神经网络。
对于盘算机科学爱好者们来说,有关《我的天下》中的情况是否「够格」作为各种严厉实行的话题,早已颠末了充实讨论:
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答案是肯定的,《我的天下》中红石电路和下令方块体系已经分别图灵完备了。这意味着我们理论上可以在此中构建一个通用图灵机(固然难度比力大),进而造出一台功能完备的通例架构盘算机。
既然云云,我们能不能在游戏里「敲出」一个神经网络模子呢?
已经有人做到了。近来,一名来自印度的步伐员 Ashutosh Sathe 向我们展示了真正的技能,他在《我的天下》里运行起了一个具有图像辨认本领的神经网络。
只要在游戏里的「画板」上写字,《我的天下》里的「盘算机」就可以辨认出你写的内容是什么:
在《我的天下》里举行 MNIST 式的手写数字辨认。
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「神经网络推断出画板上的笔墨为数字 1」。
除了给出辨认的效果,神经网络辨认的过程也是清楚可见:
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在看了这波操纵之后,浩繁吃瓜网友留下了不争气的泪水,感慨道:「这是『别人的天下』……」
这一炫酷的技能被称为 scarpet-nn,是一套可以让玩家在《我的天下》游戏中运行二值神经网络(BNN)的工具。BNN 是一种激活、权重被固定为 1 或-1 的特别神经网络,大幅度简化了神经网络的运算量,最早由 Yoshua Bengio 等人提出。正是这些特性,让 BNN 的权重可以由单个二进制位来表现,并在《我的天下》里运行。
与此前人们在《我的天下》中运行神经网络的一些实验差别,scarpet-nn 的 API 答应人们在游戏中运行任何二值神经网络的体系架构。也就是说,任何人都可以练习本身的二值神经网络,然后将其运行在《我的天下》里。
先看一下完备的 Demo 视频:
别的,Ashutosh Sathe 还开放了代码。
项目地点:http://github.com/ashutoshbsathe/scarpet-nn
技能细节:投影(Litematica)原理图天生
要想在我的天下里运行神经网络,你起首必要安装一个 Java 版游戏,Litematica 和 carpetmod 两个 mod,另一方面还必要有 Python 3,深度学习框架 pytorch 和 nbtlib 库。
通用表征尺度
在 scarpet-nn 中,nn-to-litematica 模块将 pytorch 查抄点的二值化权重转换为 litematica 原理图。每个 litematica 的分列方式是让前两个维度位于 (x,z) 平面上。别的,原理图的加载点(加载原理图时玩家地点的地区)总是表现权重数组中的第一个数字。权重数组中的第一个维度是从加载点到 X 轴正半轴,第二个维度是从加载点到 Z 轴正半轴。凌驾 3 的维度会被重塑成第 3 个轴(Y 轴)。
卷积层的表征
这里遵照上述通用表征尺度。由于卷积层是以四维数组的情势存储的,因此必要压缩额外的维度,使其酿成叁维。卷积层的典范 shape 是 [c_2,c_1,f_h,f_w]。此中,
c_2 = 输出激活应有的通道数
c_1= 输入激活应有的通道数
(f_h,f_w)= 卷积滤波器的高度和宽度
为了将此转换成叁维的表征,scarpet-nn 将 (f_h,f_w) 压缩成一个巨细为 f_h×f_w 的单一维度。因此,天生的原理图中新的卷积层将会是 [c_2,c_1,f_h×f_w]。
为了直观地明白这一点,请看下面的样例图片。该图展示了第叁个卷积层(conv3)权重的块表征,它的权重从 [16, 8, 3, 3] 压缩成了 [16, 8, 9]。
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全毗连层的表征
全毗连(fc)层也符合 scarpet-nn 的通用表征尺度。全毗连层的典范 shape 是 [n,k],输入是 [m,n],输出是 [m,k]。由于全部的操纵都是二维的,以是不必要做维度调解。由于也没有第叁维,以是整个的权重数组都在 X-Z 平面内。
如下是 fc1 层的表示图。该层的 shape 是 [8, 16]。
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看完技能细节,有人以为,在这种像素化的沙盒游戏里,用红石搭建神经网络,未免也太过复杂……
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但也有人以为,恰好是由于用红石逻辑构建网络,才让人印象深刻。
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作者本人复兴说,scarpet-nn 比下令方块体系的性能要好得多,《我的天下》可以将其用于绘制舆图时在潜伏模式下打开隐蔽内容。
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只是现在,在《我的天下》中可以实现的神经网络功能仍旧有限:看起来只有前向流传而没有反向流传。
不外在玩家们的不懈积极下,又有什么是不能实现的呢?
参考链接:
http://ashutoshbsathe.github.io/scarpet-nn/
http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/gb08da/p_i_wrote_an_api_to_build_neural_networks_in/










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