Q:
Як NeuroEvolution розширювальної топології (NEAT) сприяє генетичному машинному навчанню?
A:НейроЕволюція розширювальних топологій (NEAT) сприяє генетичному машинному навчанню, надаючи передову інноваційну модель, засновану на принципах генетичних алгоритмів, що допомагають оптимізувати мережі як за вагою, так і за структурою мережі.
Генетичні алгоритми взагалі - це моделі штучного інтелекту та машинного навчання, які певним чином базуються на принципі природного відбору - моделі, що працюють за допомогою ітеративної обробки цього принципу вибору найкращого результату для даної потреби. Вони є частиною більш широкої категорії "еволюційних алгоритмів" у тому, що професіонали назвали "еволюціоністською школою" машинного навчання - такою, яка є високоструктурованою навколо біологічних еволюційних принципів.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Мережа NeuroEvolution з розширення топологій - це штучна нейромережа з топологією та вагою, що розвивається (TWEAN) - вона оптимізує як топологію мережі, так і зважені входи в мережу - наступні версії та функції NEAT допомогли адаптувати цей загальний принцип до конкретного використання, включаючи створення контенту відеоігор та планування роботизованих систем.
Завдяки таким інструментам, як NeuroEvolution of Augmenting Topologies, штучні нейронні мережі та подібні технології можуть залучати деякими тими ж шляхами, що біологічне життя розвивалося на планеті - однак, технології, як правило, можуть розвиватися дуже швидко і багатьма складними способами.
Ресурси, такі як група користувачів NeuroEvolution з розширення топологій, поширені запитання щодо програмного забезпечення та інші елементи, можуть допомогти формувати більш повне розуміння того, як NEAT працює і що це означає в контексті еволюційного машинного навчання. По суті, впорядковуючи структуру мережі та змінюючи вхідні ваги, NEAT може наблизити людей, що обробляють системи машинного навчання, ближче до їхніх цілей, усуваючи при цьому багато людської праці, яка бере участь у налаштуванні. Традиційно, за допомогою простих нейронних мереж, що подаються вперед, та інших ранніх моделей, структурування та налаштування зважених даних спираються на навчання людини. Зараз це автоматизовано з цими системами у високій мірі.
