我将如何使用人工智能算法为程序学习和分配适当的权重值？

Question

我有一个程序，我正在编写，我想知道我将如何使用一些人工智能算法为我的程序，以便它可以学习和分配适当的权重值给我的领域。

例如，我有字段a，b，c，d和e。每个字段都有不同的权重，因为字段a比d更有价值。我想知道我将如何做到这一点，以便使我的值正常化，并使用这些值的和进行比较。

示例：

Weight of a = 1
Weight of b = 2
Weight of c = 3
Weight of d = 4
Weight of e = 5

对于和，将每个字段的值与其指定的权重相乘：

Result = (value of a) * 1 + (value of b) * 2 + (value of c) * 3 + (value of d) * 4 + (value of e) * 5

我希望输入一些训练数据，并训练我的程序来学习和比较每个对象所拥有的a，b，c，d，e值，以便它可以为每个对象分配权重。

编辑:我只是在寻找解决这个问题的方法，不管是使用神经网络，还是其他一些方法来学习和分配这些字段的权重。

Answer 1

要做到这一点，最好的方法很大程度上取决于您正在编写的程序类型。你如何评估result的回答有多好？

如果result可以是正确的，也可以是不正确的，那么神经网络将是一个很好的选择。您可以使用两层拓扑(即所有输入节点都连接到每个输出节点，其中没有层)，并让每个输入节点对应于您的一个字段(a、b、c等)。然后，您可以使用反向传播来训练网络，以便每一组字段值映射到正确的类别。最后得到的边缘权重将是与每个字段相关联的权重。

然而，如果result可以或多或少地以某种连续的方式精确，那么遗传算法可能是一个更好的解决方案。如果您将result与某个理想值进行比较，如果您将权重用于具有可评估结果(如游戏)或其他类似情况的函数中，则可能会出现这种情况。您使用的健身功能将取决于您的确切情况(对于上面的例子，您可能使用接近理想的值，或双赢比时，玩这些值)。有多种方法可以对候选解决方案进行格式化：

• 一种选择是使用一个以二进制表示每个权重的位字符串序列。突变可以翻转任何位，交叉可能发生在字符串的任意点(或者只能允许在数字之间发生)。
• 但是，如果您想要允许浮点值，最好使用一个系统，其中每个候选解决方案都是一个权重列表。突变可以从给定的权重中增加或减去，交叉可以在列表中的任意点发生。

如果你想提供更多关于你的计划想要完成什么的信息，我可以尝试提供一个更具体的建议。