Q:
Как NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) способствует обучению генетическим машинам?
A:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) способствует генетическому машинному обучению, предоставляя передовую инновационную модель, основанную на принципах генетических алгоритмов, которые помогают оптимизировать сети в соответствии с весами и структурами сети.
Генетические алгоритмы в целом - это модели искусственного интеллекта и машинного обучения, которые в некотором роде основаны на принципе естественного отбора - модели, которые работают путем многократной обработки этого принципа выбора наилучшего результата для данной потребности. Они являются частью более широкой категории «эволюционных алгоритмов», которую специалисты называют «эволюционной школой» машинного обучения, которая в высокой степени структурирована на основе принципов биологической эволюции.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
Сеть NeuroEvolution of Augmenting Topologies - это искусственная нейронная сеть с топологией и развитием веса (TWEAN) - она оптимизирует как топологию сети, так и взвешенные входы сети - последующие версии и функции NEAT помогли адаптировать этот общий принцип к конкретному использованию, в том числе создание контента для видеоигр и планирование роботизированных систем.
С помощью таких инструментов, как NeuroEvolution of Augmenting Topologies, искусственные нейронные сети и аналогичные технологии могут включать в себя те же самые пути, что и биологическая жизнь на планете, но технологии, как правило, могут развиваться очень быстро и многими изощренными способами.
Ресурсы, такие как группа пользователей NeuroEvolution of Augmenting Topologies, FAQ по программному обеспечению и другие элементы, могут помочь в более полном понимании того, как работает NEAT и что это значит в контексте эволюционного машинного обучения. По сути, оптимизируя структуру сети и изменяя веса входных данных, NEAT может приблизить людей-обработчиков систем машинного обучения к их целям, устраняя при этом большую часть человеческого труда, участвующего в настройке. Традиционно, с простыми нейронными сетями с прямой связью и другими ранними моделями, структурирование и настройка взвешенных входов основывались на человеческом обучении. Теперь это автоматизировано с этими системами в высокой степени.
