長文 超長的
自從5月底公佈台聯大轉書審後
整個人都很沒精神
誰能想像一下
從高三開始我就在考試
學測、指考、重考、轉學考...
然後突然就宣布考試生活要結束了
等等
這不是重點
上面那些東西講太多次ㄌ
雖然我每天在想的還是那些東西就是
總之 我多多少少還是有在準備轉學考書審的
月底的時候我和教授討論了一下
他是這樣說的
「頂大重的是研究，如果想要和別人不一樣，最好的做法就是投稿一篇論文
每個人都說對資工有興趣，如果你是特別有專精某個領域的話，那你就是特別的」
又提到說
其實頂大老師還是很看重成績的大概就決定九成了
建議我拉長戰線 往研究所或是明年重新考一次作為目標
看起來其實是希望我這次就先緩緩的 畢竟機會不大
然後我就懂ㄌ
徹底的懂了
完全明白了
原來還有一成的機會是成績不好也有機會的
所以我就想說開始準備訪論文格式寫一篇看看了(O
我是天才ㄅ
居然能想到!!
總之
計畫了兩天就開始我的為期兩個禮拜不知道在幹嘛的日子了
先來說說結論吧
我以前在小屋某篇文提到我對所謂的Artificial Life
也就是人工生命很有興趣
因此 我覺得想都不用想
我就往這方面尋找靈感去了
在思考期間
我在某個所謂開發平台之類的發現一個項目
裡面有夠多字 而且好久前看ㄉ了
我現在就依照我的記憶簡述一下
總之他就是以隨機的方式來生成所謂神經元的部分
想成對每個個體(Frog)有不同的神經元參數
進行所謂「天擇」的動作
不停繁衍淘汰
最後就會得到一群會憑著本能(參數)讓自己活下來的個體
用這類方式來模擬並且試著重現自然生態
然後再慢慢地建構系統(例如視力，腳步)
再由系統慢慢的建構出一個個體
至少原作者是認為這麼做最後能夠逼近所謂的人工生命
(是說原作者其實態度不是很好 看文章回復或在其他我能找到他蹤跡的論壇能窺見)
然而 這作法就連不是專業人士的我
都覺得會有謬誤存在
但是他確實是貨真價實的自下而上(bottom-up)的建構方式
這又是另外一個腦洞了
所以我是這麼想的
漸漸的
就好像拼圖慢慢接起來那種感覺
於是乎這就是我的想法
借鑑上面模擬生態演化的Bottom-up的系統建構想法
和現今深度學習所謂的類神經網路(Top-down)的概念
這兩個想法相互配合 不是很有趣嗎
雖然類似的研究不少了
但是總覺得是一個很有想法的想法
因此在這麼考慮了兩天後
就這麼決定了!
然後就是這個了
有了想法總要實作的吧
我就順便藉此檢視一下自己有什麼技能
C++ (碼齡:大約一年半)
大概每天有刷題的習慣
....
...
然後就沒了
CSS和HTML不算程式語言ㄅ...
好!放棄吧!
開玩笑ㄉ
不會的話就學就好了吧
順手就給自己訂了一下目標
:兩個禮拜
就兩個禮拜
兩個禮拜後我打算找教授再談一次
就這樣
我便開始爬文如何學習深度學習
暑假時我曾點開YT上線上課程看了前面幾段
其實有點小基礎知識 不過一直都不完全
所以也趁這個機會就把知識完全補全
兩個禮拜 我就花了整整5天在看YT上的深度學習線上課程
(還順手補了兩季上低音號(O)
五天結束後
就把思緒整理下來
將流程圖先制定過一次
貼上來只是想讓我看起來有在做事(O
一開始的想法 是以細胞自動機作為啟發
讓正中點的細胞
以簡單的規則讓他不斷進行迭代
而那個簡單的規則也就是
每次細胞會移動到周圍機率值最高者的格子
而那個機率就將會是由深度學習來求出來的
我原本是這樣想的啦![]()
結果這個想法有一堆一堆破綻存在
例如深度學習的梯度更新
需要一個準確的Y值
一個淺顯易懂的例子
如果我要讓這個深度學習模型判斷花
我要先告訴他這是什麼花
我的想法裡 我卻不能告訴他 這格的準確機率值是多少
總之完全行不通
在我搞懂這些後 已經一個禮拜過去了
雖然我這個遊戲的規則是從某篇細胞自動機的論文找到的
可以肯定的是我沒那麼多時間研究那篇論文了
頭痛![]()
然後一個禮拜的進度:
搞懂深度學習(O)
在我覺得
我到底都在做什麼的時候
難不成我混了一整個禮拜
我決定先不想這麼多了
總之就先開始刻遊戲環境
因為我最上手的還是C++
所以就決定使用C++來刻環境了
(這時候我完全沒注意到 兩天之後我會恨死我自己)
劈哩啪啦 劈哩啪啦
搞了一下後
當我按下Build and Run的那瞬間居然執行了!
(誇飾法 不過錯誤真的超少 我整個被嚇到了)
難不成這就是所謂 太久沒coding的回鍋運嗎...
這時候只有實現移動和隨機生成食物
順帶一題 那個Eating的進度條是會動的
超可愛
進度條跑完食物就會被吃掉(拖時間的設計(X)
環境就這樣 不到半天完成了...
雖然說程式碼行數絕對不是戰鬥力指標
但是我覺得快200行的東西 寫半天還沒什麼錯
我超強的ㄅ....
突然覺得燃起一絲希望
感覺時間還很多嘛(O
然後抽空看了一下深度學習的分類
發現了Deep Q network這種學習方式
它是類似經驗法則的學習方式(?
總之有興趣可以查一下
算是解決了上面我的煩惱
接著就是
python和C++間的溝通
畢竟是要用python寫深度學習的
雖然那個時間點還不會python語法就是
如果要把環境讓python執行
最好的方法就是讓環境嵌入python對ㄅ
我是這樣想的
試了一些方法後
發現一堆問題
好像有個套件能讓C++的程式碼變成python的函式庫能調用
之類的
我測試了一整天 都完全沒辦法成功
最後用範例測試成功後
差點以為我成功了
笑死 結果我程式碼寫太雜 加上用了STL容器
套件轉換不了我的碼
一整天就這樣白費了
(是說這時候我在我阿公家照顧他)
(可是隔天晚上又血壓飆高還是怎樣跑急診，怕去醫院會有被感染危險就先把我趕回家了 ![]()
)
隔天爬起來胃超痛
完全沒想到當初選擇用C++寫環境成了最大的敗筆
最後決定參數傳遞用建檔案的方式
像是這樣 每走一步就會建立一個檔案
並且包含著遊戲的狀況
多多少少改來改去
環境的碼也快300行了
(再次提醒 那東西不是戰鬥力指數(O)
接下來就是有點麻煩的東西了
剩下的進度就是
Python的數據處理和Python的深度學習
其實我沒想到能走到這裡就是
不過該面對的還是要面對
大概剩下5天左右
還有一堆事要做![]()
這5天 我每天晚上入眠前都是深度學習
夢裡也是一堆程式碼和公式證明 =A=
Python首先要搞定的是語法
事實上 雖然我覺得很亂 毫無章法
不過其實還挺像C++的
加上我朋友好像都Py大佬
隨便問都有答案(O
偉哉我大朋友
數據處理方面配合基礎語法
雖然不曉得會不會有更好的寫法
總之先用總不虧
接著進入魔王關...
深度學習![]()
老實說 我都還沒到魔王關門前就先卡住了...
回到python和C++編譯出來的exe檔的溝通方面
解決了要把數據傳出來 再用python接收數據
再處理成我想要的格式後儲存
可是反過來難度就突然驟升
用python傳訊息到exe檔 讓遊戲被python操作
完全沒有頭緒怎麼做...
就這樣擱了一天半
結果 之前說過和朋友經營了一個學校的程式讀書會
在那裏問了一個python霸
結果三兩下就解決問題了
(蠻多問題都再讀書會問一下就有答案了...
這什麼人數優勢 這讀書會沒白經營(O)
就這樣 在最後三天進入深度學習的領域了...
可是這關的難度卻是和前面有很大的差異...
一個人拿著棒棒糖和拿wifi分享器誘拐蘿莉那種淺而易見的結果
而且前面還有件事我忘了
我前面看的線上課教學幾乎都是圖片辨識的範例
總之我邊查資料邊開始動手做了
三天中 第一天幾乎沒什麼進度
雖然找到教學 可是程式碼是舊版本的
和新版的不通用 讀起來非常吃力
額外找到用新版Tensorflow DQN的教學
可它DQN的算法又是舊版的(有分2013的版本和2015的版本)
總之他們像說好的一樣 完美的岔開給我看
害我第一天完全沒頭緒
![]()
和這東西折騰兩天後
在今天終於勉強建出模型!
看Vscode小視窗截圖就知道
這是多麼讓人興奮的東西...
我心裡是這麼想的
在期限最後一天的最後...
我終於完成了嗎!!
經過確認 是的確會進行所謂「學習」
不過
在我觀察了一下後發現...
結果還是ㄊㄇ不正確啊!!!!!!!!!
哭阿
產生了所謂的梯度爆炸的現象
簡述的話
就是它不算完成
神經網路的參數處於一個很奇妙的位置
至於要怎麼解決這個問題
....
我只能說現在的我想不到 QQ
不過期限好歹還是到了
所以記下這篇文
我明後天還是會找教授談一下
畢竟 我還是決定不管怎樣我都想拚一次
至少不會留下什麼遺憾吧
我可不想要這兩年的時間就好像一場鬧劇一樣
設定兩個禮拜的時間也是
就算不能完成我也該開始做書審了
沒時間在為這個不知道能不能修改完的東西放心力
就是這樣吧 這就是一個兩個禮拜不知道在幹嘛的心得
後面是因為打得有點累所以表達不夠好(我已經打一個半小時了)
但是我其實蠻沮喪的
對於要談話的時候拿不出什麼像樣的作品這件事
是說 對於上面理論的部分
老實說我不是什麼專家 如果我的觀點顯得很外行 還請見諒
總覺得是會被笑的觀點![]()
先這樣吧 額頭
創作內容
《日記》這是一個兩個禮拜不知道在幹嘛的心得
)
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