V:
Kako NeuroEvolucija povečevalnih topologij (NEAT) prispeva k genetskemu strojnemu učenju?
A:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) prispeva k genetskemu strojnemu učenju z zagotavljanjem vrhunskega inovativnega modela, ki temelji na načelih genetskih algoritmov, ki pomagajo pri optimizaciji omrežij glede na uteži in strukture omrežja.
Na splošno so genetski algoritmi modeli umetne inteligence in strojnega učenja, ki na nek način temeljijo na načelu naravne selekcije - modeli, ki delujejo z iterativno obdelavo tega načela izbire najboljšega rezultata za dano potrebo. To so del širše kategorije "evolucijskih algoritmov" v tistem, kar strokovnjaki imenujejo "evolucionistična šola" strojnega učenja - tisti, ki je visoko strukturiran okoli bioloških evolucijskih načel.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Omrežje nevroevolucije razširitvenih topologij je umetna nevronska mreža s topologijo in težo, ki se razvija (TWEAN) - optimizira tako topologijo omrežja kot tehtane vhode omrežja - kasnejše različice in značilnosti NEAT so pomagale prilagajati to splošno načelo posebnim potrebam, vključno z ustvarjanjem vsebine video iger in načrtovanjem robotskih sistemov.
Z orodji, kot je NeuroEvolution of Augmenting Topologies, umetna nevronska omrežja in podobne tehnologije lahko vključujejo enake načine, kako se je biološko življenje razvijalo na planetu - vendar pa se te tehnologije na splošno lahko razvijajo zelo hitro in na številne prefinjene načine.
Viri, kot je skupina uporabnikov NeuroEvolution of Augmenting Topologies, pogosta vprašanja o programski opremi in drugi elementi, lahko pomagajo zgraditi boljše razumevanje, kako NEAT deluje in kaj pomeni v okviru evolucijskega strojnega učenja. Z racionalizacijo strukture omrežja in spreminjanjem vhodnih uteži lahko NEAT ljudem, ki upravljajo sisteme strojnega učenja, približajo svojim ciljem, hkrati pa odstrani veliko človeškega dela, ki je vključeno v nastavitev. Tradicionalno se je s preprostimi usmeritvenimi nevronskimi mrežami in drugimi zgodnjimi modeli strukturiranje in nastavljanje tehtanih vložkov opiralo na usposabljanje ljudi. Zdaj je s temi sistemi v veliki meri avtomatiziran.
