数独求解背景下的计算红队：基于神经网络的技能表示与习得
机器学习
2018-02-28 v1 神经与进化计算
摘要
本文提供了关于技能表示的洞见，其中技能表示被视为计算红队（Computational Red Teaming）过程中技能评估阶段的重要组成部分。技能表示在数独谜题背景下进行演示，其中数独求解中使用的真实人类技能及其习得，通过具有反向传播的前馈神经网络与监督学习，以认知上可信的方式进行计算表示。基于神经网络的技能随后与硬编码约束传播计算数独求解器相耦合，其中求解序列保持硬编码，而技能通过神经网络表示。本文表明，修改后的求解器可根据通过神经网络习得的技能数量达到不同水平的熟练度。结果对于开发可用于计算红队技能评估相关通用框架的更复杂技能与技能习得模型是令人鼓舞的。
引用
@article{arxiv.1802.09660,
title = {Computational Red Teaming in a Sudoku Solving Context: Neural Network Based Skill Representation and Acquisition},
author = {George Leu and Hussein Abbass},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.09660},
year = {2018}
}