La façon la plus simple d'apprendre des bons plateaux : compter où chaque pièce tend à se placer, ou à quelle fréquence elle satisfait une demande rare, et se servir de ce décompte comme d'un léger départage en construction. Ce doit rester un départage ; dès qu'il entre dans l'objectif, il fait s'effondrer la recherche.
La chose la plus simple qu'on puisse apprendre d'un tas de bons plateaux est un
décompte. Pour chaque case du plateau, à quelle fréquence chaque pièce s'y
place-t-elle à travers les bons plateaux ? Ce simple relevé est un prior : une
préférence statistique légère pour ce qui a tendance à appartenir à tel endroit.
Il ne copie aucun plateau en particulier ; il lit toute la foule d'un coup et en
distille un biais.
Prenez chaque plateau du corpus qui dépasse un seuil de score, et relevez une
matrice M[c][p] : combien de bons plateaux placent la pièce p dans la case
c. Normalisée par case, M[c][⋅] est une distribution sur les pièces pour
cette position, la préférence apprise. Sa construction coûte une seule passe
linéaire sur le corpus, et rien de plus au moment de la recherche qu'une
consultation.
▶Interactif : la carte de chaleur du prior de positionExplorer →
Chargement…
Le prior ne sert jamais qu'à départager. Une recherche en faisceau
étend ses plateaux partiels case par case ; quand deux placements candidats
apparient le même nombre d'arêtes, le prior fait pencher le choix vers la pièce
la plus typique des bons plateaux à cet endroit. Le décompte d'arêtes appariées
décide toujours ; le prior ne parle que lorsque le décompte est muet. C'est
l'expérience PRIOR, qui
bâtit un plateau compétitif à partir d'une grille vide, sans plateau où
s'ancrer, et atteint ainsi 460.
Trois affûtages du même décompte méritent d'être nommés, car chacun échange la
force du signal contre du bruit :
Sensible à la rotation. On scinde chaque pièce selon ses quatre rotations,
de sorte que le prior préfère non seulement la bonne pièce mais la bonne
orientation. La matrice passe de 256×256 à 1024×256 ; le
signal est plus fin mais plus mince par case.
Par famille de coins. Les bons plateaux se répartissent en familles selon
leurs quatre pièces de coin. Un prior bâti à partir des plateaux d'une seule
famille capture une structure que la matrice mise en commun gomme par moyenne,
ce qui a permis à PRIOR d'atteindre un bassin neuf plutôt que le bassin commun
et encombré.
Seuil plus sévère. On reconstruit le prior à partir des seuls tout meilleurs
plateaux. Le plafond de la construction s'élève, au prix d'un signal plus mince
et plus bruité, appris à partir de moins d'exemples.
Le décompte n'a pas à porter sur les positions. Un prior plus subtil demande,
pour chaque pièce, à quelle fréquence elle finit par satisfaire une demande
rare : une case dont les couleurs nord et ouest ne peuvent être servies que par
une ou deux pièces de tout le jeu. Les bons plateaux satisfont de plus en plus
les mêmes demandes rares à mesure qu'ils progressent, si bien qu'une pièce qui
est souvent celle qui se dépense sur une couleur rare gagne un poids élevé.
Classer les candidats selon les arêtes appariées plus un petit multiple de ce
poids pousse la recherche à engager tôt les pièces rares, avant qu'elles ne
soient dérobées. C'est l'expérience LODESTONE,
et elle se rattache à la géographie des couleurs rares
du puzzle.
Le détail porteur, pour le prior positionnel comme pour celui de la demande rare,
est que le multiple sur le prior doit être minuscule. Un prior est un pur
départageur : il tranche entre des coups qui apparient également, et rien de plus.
Montez le poids ne serait-ce qu'un peu et la recherche se met à troquer une arête
appariée réelle contre une intuition statistique, et le score s'effondre :
LODESTONE tombe de 451 à 422 à 380 à mesure que le poids grimpe. Cet effondrement
n'est pas un bogue d'implémentation ; c'est la forme de toute la famille, et il a
sa propre page : quand l'apprentissage s'effondre.