Î:
Cum contribuie NeuroEvolution of Toping Augmenting (NEAT) la învățarea mașinilor genetice?
A:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) contribuie la învățarea mașinilor genetice, oferind un model inovativ de ultimă oră, bazat pe principiile algoritmilor genetici care ajută la optimizarea rețelelor atât în funcție de greutăți cât și de structurile unei rețele.
Algoritmii genetici în general sunt inteligența artificială și modelele de învățare automată care se bazează într-un fel pe principiul selecției naturale - modele care funcționează prin procesarea iterativă a acelui principiu de selectare a celui mai bun rezultat pentru o anumită nevoie. Acestea fac parte dintr-o categorie mai largă de „algoritmi evoluționali” în ceea ce profesioniștii numesc „școala evoluționistă” a învățării automate - unul care este foarte structurat în jurul principiilor evolutive biologice.
| Descărcare gratuită: învățarea mașinii și de ce contează |
Rețeaua NeuroEvolution of Topology Augmenting este o rețea neuronală artificială în topologie și evoluție în greutate (TWEAN) - optimizează atât topologia rețelei, cât și intrările ponderate ale rețelei - versiunile și caracteristicile ulterioare ale NEAT au contribuit la adaptarea acestui principiu general la utilizări specifice, inclusiv crearea de conținut de jocuri video și planificarea sistemelor robotizate.
Cu instrumente precum NeuroEvolution of Topology Augmenting, rețelele neuronale artificiale și tehnologii similare pot implica în unele moduri aceleași în care viața biologică a evoluat pe planetă - cu toate acestea, tehnologiile pot evolua în general foarte repede și în multe moduri sofisticate.
Resurse precum un grup de utilizatori NeuroEvolution of Topology Augmenting, o întrebare frecventă de software și alte elemente pot ajuta la o mai bună înțelegere a modului în care funcționează NEAT și ce înseamnă în contextul învățării evolutive a mașinilor. În esență, prin simplificarea structurii unei rețele și schimbarea greutăților de intrare, NEAT poate face manipulatorii umani ai sistemelor de învățare a mașinilor mai aproape de obiectivele lor, eliminând în același timp o mare parte a muncii umane implicate în configurare. În mod tradițional, cu rețelele neuronale simple și cu alte modele timpurii, structurarea și setarea intrărilor ponderate s-au bazat pe antrenamentul uman. Acum, este automatizat cu aceste sisteme într-un grad ridicat.
