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预测《权游》角色生死,AI算法魔力何在?【手机版app下载】
来源:手机版app下载    发布时间:2021-07-16 14:42:02
本文摘要:人工智能的要求角色轮回早在2016年,在《权力游戏》第六季播出之前,慕尼黑工业大学(TUM)的学生开发了一个人工智能应用程序来预测剧中人物的生存。

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人工智能的要求角色轮回早在2016年,在《权力游戏》第六季播出之前,慕尼黑工业大学(TUM)的学生开发了一个人工智能应用程序来预测剧中人物的生存。近两年来,权力游戏第八季度,即最后一季度,昨天又回来了。

再过6周以上的时间,我们不会告诉这部剧在过去8年中仍然朝着目标前进。那就是很多人会被杀。和这部剧一起回来的是当时的学生队伍,他们用于自己设计的AI算法,在网上搜索相关数据,计算剧中各个角色的生存概率。

如果指出机器学习的预测只是胡说八道,请不要忘记。这些学生以前设立的算法顺利预测了雪诺的复活。(公共编号:)记录:【照片来源:PHYS所有者:GoT-Team2019/TUM,龙母(Daenerystargaryen)在这个痛苦的世界中生存的可能性最高,生存的概率为99%。

她国王的小恶魔生存率也低约97%。JonSnow是一个稍微简单的命题,但算法预测他在第8季度生存的机会为88%,可以说非常强大。据统计,Bronn完全同意不杀人,预测的死亡率为93%的GregorClegane的死亡率也约为80%,三屌(Sansa和Stark)出生于临冬城,而且已经结婚,她的死亡率为73%当然,这只是算法分析的结果,所以必须保持这一切。毕竟,这只是证明机器学习能力的最佳实验。

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算法的魔力确实存在吗?机器学习需要从过去的大量案例中自学,自动编译案例的统计数据,预测未来。《权力的游戏》中只有少数角色被老年人杀害,但大多数角色以暴力结束。这不仅让人深思,剧中的死亡情况是随机再次发生,还是只发生在有特征的人身上?这些特征可能是年龄、血统和性别,也可能是剧中角色的错误和根本要求。该算法试图分析所有死亡角色的共同特征,然后利用共同特征预测死亡角色的百分比。

算法分析的数据提取来自《冰与火之歌》和《权力的游戏》维基百科的内容,这可能是分析该系列5本书和8季电视剧中约2000个角色的最佳资源。算法不仅从信息库中提取了所有角色的死亡和生存信息,还提取了叙述角色的其他特征。这样,一个数据集就诞生了,它可以用同样的特点描述不同的角色,不管是死还是活。

下一步是找到最能区分杀人和活人的特征。贝叶斯生存分析该机器学习模型的目的是用于与贝叶斯推理小说相关的技术,检查不同特征和角色寿命的关系,检查化疗和并发症对癌症患者的影响,检查地震事件的关联性。这个学生队在角色的一生中,假设他/她每年都有一定的概率死亡。

这个基本的死亡率对所有的作用都是一样的,但是特征不同的话死亡概率就会减少。例如,作为男性,死亡风险有可能减少60%。通过计算这些危险性,机器可以为任何角色创造生存函数,在一定时间内判断该角色死亡的可能性。这个模型分析了房子、恋人、结婚、主/次要角色、性别等特征。

神经网络除了贝叶斯的生存分析外,还有一种方法是训练神经网络,预测某个角色在某一年的死亡率。这种方法也不会创造生存功能,但神经网络的模式不会比贝叶斯模式简单。神经网络不包括更好的交通事故死亡,贝叶斯模型指出这些死亡是随机的异常值。该模型用于Python的Keras框架。

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基本上,最简单的神经网络结构之一是用于前馈技术。这意味着输出是给定的实值维数向量,通过所谓的隐蔽层进行处理,最后输入也是数字向量。

此外,神经网络由许多参数组成,这些参数在训练过程中不会调整。培训是自动转换参数的步骤,尽网络输入尽可能相似于等价输出——输入关系。如何将与角色相关的简单信息转换为向量是当前应考虑的关键。有些信息是标准量,如角色解释在维基百科全书的前后。

其他信息,如角色经常出现的情节,是一组有预期意义的值。因此,我们可以创建维度与电视剧数量完全相同的向量,如果角色经常出现在适当的电视剧中,则将维度设定为1.0,否则设定为0.0。这样,不同种类的信息可以转换为向量,这些向量不会相乘。

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最后,书中的数据获得了1561个输出维度,电视剧中的数据获得了411个输出维度。一般来说,老化仍然是影响角色死亡的最重要因素,但年龄越大,经验的危险性越少。这就是角色年龄也被神经网接受分析的原因。神经网络的输入只要求生存百分比的维度,就有可能为每个角色创建90个不同的输出向量(每年对应一个输出向量)。

如果角色到了原作的年龄仍然不存在,神经网将预测该输出向量为1.0,否则为0.0。此外,该神经系统还允许PLOS随时间变化:更改角色输出年龄更容易,更改不必涉及PLOS的变化。系统预测的角色死亡率意味着权利游戏第8季度。

为了总结这一点,我们来看看预测和神经网络的统计数据。首先,《冰与火之歌》中共有484个角色,其中188个作为训练(即死亡),其馀296个作为预测。最后,书中数据的训练精度超过88.75%,最后的检查精度为89.92%。

在某种程度上,权利游戏中提取146个角色,82个作为训练,64个作为预测。电视剧数据最后的培训准确率为79.64%,最后的检测准确率为85.69%。记录:更多信息请求:https://got.show记录:【封面图像来源:站点名PHYS,所有者:GoT-Team2019版权文章,允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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