5、生存算法详解与大脑神经网络实现

生存算法详解与大脑神经网络实现

1. 生存算法的具体细节

生存算法的具体细节对于理解大脑如何应对各种情况至关重要。下面将从输入 - 输出编码、联想预测、联想生成动作与评估以及预测或评估的变化这几个方面进行详细阐述。

1.1 输入 - 输出编码

编码应确保相似的情况和动作被相似地编码。对于编码后的 0 - 1 序列，相似性的含义较为明确，但对于行为和情况的相似性，则需要了解“外部世界”或“游戏规则”。具体而言：
- 相似的行为在相似的情况下会导致相似的情况。
- 相似的情况在评估时会得到相似的值。

构建合适的预处理和后处理，即编码 0 - 1 序列中的合适相似性，是一个复杂的问题。进化过程为解决此问题提供了合理的方案，例如大脑皮层对感官输入的预处理。对这一任务的分析包括以下几个方面：
- 积累关于我们世界的相关知识。
- 发明利用这些知识来感知物体和执行简单动作的算法。
- 推测动物大脑布线中可能实现的算法和表示形式。

虽然这方面的分析很重要，但并非核心重点。有兴趣的读者可参考相关资料进一步了解。

1.2 联想预测

我们需要一个映射 m，将任何情况 s 映射到“下一个”情况 s0。这可以通过相关矩阵来实现，如图 3.1 所示。如果存储了一长串情况，通过提供额外的反馈连接，就可以重新运行整个序列，如图 3.2 所示。存储和读取都可以以简单的方式完成，如图 3.3 和 3.4 所示。但要注意，只有在每种情况下始终做出相同的移动时，回忆才能正确进行。

以下是相关过程的简单示意：
| 时间 | 操作 |
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