NIPSDec, 2016
Monte-Carlo 树搜索和卷积神经网络的协作创新
Collaborative creativity with Monte-Carlo Tree Search and Convolutional Neural Networks
Memo Akten, Mick Grierson
TL;DR研究人机协作绘图环境，在其中自主代理绘制图像的同时，可选择允许用户直接影响代理的轨迹。我们结合了蒙特卡罗树搜索和图像分类器，测试了浅层模型（例如多项式逻辑回归）和深度卷积神经网络（例如 LeNet，Inception v3）。我们发现，使用浅层模型，代理会产生有限种类的图像，这些图像显然对人类来说是可识别的。然而，使用更深层次的模型，代理产生了更多样化的图像，尽管代理非常有信心（99.99％）地完成了其目标，但在人类眼中，它们大多类似于不可识别的 “随机” 噪声。这与最近的研究有关，该研究也发现 “深度神经网络很容易被愚弄”，我们讨论了可能的解决方案和未来的研究方向。