Cognitive Assemblages

Input Visuale
1. Fallimento. Durante una prima fase esplorativa, si è tentato
di insgnare al sistema come combinare le tiles correttamente,
a partire da un input visivo. Una texture monocromatica
di 64x64 pixel è stata generata, rappresentando
la cella in cui posizionare la tile con un elemento di forma
rotonda. L’input visivo era poi analizzato facendo uso di
un modello di Convolutional Neural Network CNN (LeCun
1999). Il sistema non è però riuscito a sviluppare la capacità
richiesta nell’assemblare le tiles, mantenendo un tasso di errore
elevato.
Al contrario, rappresentando le informazioni locali sulle celle
attigue, in forma vettoriale utilizzando un One Hot Encorder.
Il processo di traing si è dimostrato più rapido e performante,
raggiungendo ben presto la convergeneza.
Reinforcement Learning
A sinistra.
Modello di Convolutional Neural
Network CNN, rappresenta il
fondmento della maggior parte
delle applicazioni d visione artificiale.
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