Q:
Wie trägt NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) zum genetischen maschinellen Lernen bei?
EIN:Die NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) leistet einen Beitrag zum genetischen maschinellen Lernen, indem sie ein innovatives Modell bereitstellt, das auf den Prinzipien genetischer Algorithmen basiert und dabei hilft, Netzwerke sowohl hinsichtlich der Gewichte als auch der Strukturen eines Netzwerks zu optimieren.
Genetische Algorithmen sind im Allgemeinen Modelle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die auf dem Prinzip der natürlichen Selektion basieren - Modelle, die durch iterative Verarbeitung dieses Prinzips der Auswahl des besten Ergebnisses für ein bestimmtes Bedürfnis funktionieren. Diese gehören zu einer breiteren Kategorie von "evolutionären Algorithmen", die von Fachleuten als "evolutionistische Schule" des maschinellen Lernens bezeichnet werden und die sich stark an biologischen Evolutionsprinzipien orientiert.
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Das Netzwerk NeuroEvolution of Augmenting Topologies ist ein topologisches und gewichtsentwickelndes künstliches neuronales Netzwerk (TWEAN) - es optimiert sowohl die Netzwerktopologie als auch die gewichteten Eingaben des Netzwerks - spätere Versionen und Funktionen von NEAT haben dazu beigetragen, dieses allgemeine Prinzip an spezifische Anwendungen anzupassen. einschließlich Erstellung von Videospielinhalten und Planung von Robotersystemen.
Mit Tools wie NeuroEvolution of Augmenting Topologies können sich künstliche neuronale Netze und ähnliche Technologien auf die gleiche Weise wie das biologische Leben auf dem Planeten entwickeln. Die Technologien können sich jedoch im Allgemeinen sehr schnell und auf vielfältige Weise weiterentwickeln.
Ressourcen wie eine Benutzergruppe von NeuroEvolution of Augmenting Topologies, eine Software-FAQ und andere Elemente können dazu beitragen, ein umfassenderes Verständnis der Funktionsweise und Bedeutung von NEAT im Kontext des evolutionären maschinellen Lernens zu erlangen. Im Wesentlichen kann NEAT durch die Straffung der Netzwerkstruktur und die Änderung der Eingabegewichte die Bediener von maschinellen Lernsystemen näher an ihre Ziele bringen und gleichzeitig einen Großteil der mit der Einrichtung verbundenen menschlichen Arbeit einsparen. Traditionell beruhte die Strukturierung und Einstellung gewichteter Eingaben bei einfachen vorwärtsgerichteten neuronalen Netzen und anderen frühen Modellen auf menschlichem Training. Jetzt ist es mit diesen Systemen in hohem Maße automatisiert.
