目标引导的神经细胞自动机：学习控制自组织系统
神经与进化计算
2022-05-16 v1 机器学习
摘要
受细胞生长与自组织启发，神经细胞自动机（NCA）已能够“生长”出人工细胞以形成图像、三维结构乃至功能性机器。NCA 是灵活且鲁棒的计算系统，但——与许多其他自组织系统类似——在其生长过程中及生长后均 inherently 不可控。我们提出一种控制此类系统的方法，称为目标引导的神经细胞自动机（GoalNCA），其利用目标编码在细胞生长的每一步动态控制细胞行为。该方法使 NCA 能够持续改变行为，并在某些情况下将其行为泛化至未见过的场景。我们还展示了 NCA 的鲁棒性：即便仅有部分细胞接收到目标信息，其仍能保持任务性能。
引用
@article{arxiv.2205.06806,
title = {Goal-Guided Neural Cellular Automata: Learning to Control Self-Organising Systems},
author = {Shyam Sudhakaran and Elias Najarro and Sebastian Risi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.06806},
year = {2022}
}