ニューラルネットワークを使ってアルゴリズムを考案できますか?

ボードゲームでニューラルネットワークの新しい成功を収めた後、私たちが設定する次の目標は、スタークラフトで人間を打ち負かすことよりも有用であると感じています。もっと正確には、私は

古典的なアルゴリズムの問​​題を解決するためにニューラルネットワークを訓練することはできますか?

ここでは、たとえば、ネットワークに重み付けされたエッジと2つの頂点$ s $と$ t $を指定した入力グラフ$ G
$が与えられ、最短の$ st $パスをできるだけ早く見つけるように求めました。
次に、ニューラルネットワークがDijkstraなどを使用するように発見して訓練すると思います。

一方で、ニューラルネットワークの計算力は$ TC ^ 0 $ 。
もう一つは、これが必ず私の質問に関連しているかどうかわかりません。 それでも、ほとんどの問題については、$ TC ^ 0
$で解けるかどうかわかりません。
ニューラルネットワークがそれ自体を訓練できるかどうかを見ることは、高速アルゴリズムがあるかどうかを示す良い指標となる可能性があります。
例えば、ニューラルネットワークがSATを速く解決するために訓練することができない場合、それは$ NP not subset
TC ^ 0 $と(それ以上の)可能性があります。
ニューラルネットワークがGRAPHISOMORPHISMやFACTORIZATIONと何をするのだろうか。

もちろん、アルゴリズムの抽出はまったく別の問題です。
私は専門家がそれをする方法を知っていると思うが、それについて議論することはこの質問の話題ではない。

2日後に追加されました:回答を見た後、あなたが否定的に答えたら、私は知りたいと指定します

ダイスストラやグラフ同型よりもチェスを楽にするのはなぜですか?

ベストアンサー

私はQAオートメーションエンジニアであり、ニューラルネットワークの専門知識を主張しませんが、反論的に、はいNN自身がアルゴリズムを作成できます。人間自身はあるレベルでNNであり、我々はアルゴリズムを作成するので、私たちが作成する人工NNシステム自体がアルゴリズムを作成することができます。

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