AI 与机器学习2018arxiv.org
元胞自动机作为卷积神经网络
Cellular Automata as Convolutional Neural Networks
入门 · 约 30 分钟读完前置知识：元胞自动机基础、卷积神经网络基础
导读
这篇论文讨论如何把元胞自动机（CA）表示为卷积神经网络（CNN），核心主张是任何 CA 都可以用带 network-in-network 架构的 CNN 来直接表示。也就是说，CA 的局部更新规则可以映射到卷积网络结构中，从而借助深度学习框架来模拟或分析 CA。
HN 关注点：CA 与 CNN 之间的表示/模拟关系，并争论这是否只是图灵完备下的平凡结论、究竟有没有新意。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 补充 2
支持引用论文核心结论：任意 CA 可表示为 NiN 架构的 CNN。
论文称：任何元胞自动机都可以用带 network-in-network 架构的卷积神经网络轻松表示。
yodon查看英文原文
> We show that any CA may readily be represented using a convolutional neural network with a network-in-network architecture.
补充补充相关博客：用梯度下降学习 Conway's Game of Life 的配置。
另见：通过梯度下降“学习”康威生命游戏的配置。
hardmath123查看英文原文
See also: "learning" Conway's Game of Life configurations by gradient descent. https://hardmath123.github.io/conways-gradient.html
补充补充 OTCA Metapixel 及在生命游戏中造计算机/Tetris 的项目，强调 CA 的可计算性。
接下来只要用 OTCA Metapixel 在模拟中搭建一台计算机，然后让它自由运行！
nuclearsugar查看英文原文
Now just use the OTCA Metapixel, build a computer within the simulation, and let it go wild! http://www.amandaghassaei.com/blog/2020/05/01/the-recursive-universe/ https://codegolf.stackexchange.com/questions/11880/build-a-working-game-of-tetris-in-conways-game-of-life https://github.com/QuestForTetris
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
历次讨论
- 2018Hacker News 讨论帖83 分 · 6 评
- 2020Hacker News 讨论帖87 分 · 14 评
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