Нейроэволюция
-
Основы нейроэволюции
- Нейроэволюция — это форма ИИ, использующая эволюционные алгоритмы для создания нейросетей.
- Применяется в искусственной жизни, играх и робототехнике.
- Отличается от обучения под наблюдением, требует только измерения производительности.
-
Преимущества и особенности
- Может использоваться в парадигме обучения с подкреплением.
- Существуют различные алгоритмы, включая те, которые изменяют только веса соединений, и те, которые изменяют топологию и веса.
- Существуют методы, которые развивают структуру и параметры сети параллельно, и те, которые развивают их отдельно.
-
Сравнение с градиентным спуском
- Нейроэволюция может конкурировать с современными алгоритмами глубокого обучения.
- Успех нейроэволюции связывают с возросшей вычислительной мощностью.
-
Прямое и косвенное кодирование
- Прямое кодирование соотносит генотип с фенотипом напрямую.
- Косвенное кодирование определяет фенотип через генотип косвенно.
- Косвенные кодировки используются для модульности, сжатия фенотипа и соответствия пространства поиска.
-
Таксономия эмбриогенных систем
- Эмбриогенные системы классифицируются по пяти измерениям: судьба клетки, нацеливание, гетерохрония, канализация и комплексификация.
-
Примеры и рекомендации
- Приведены примеры методов нейроэволюции и ссылки на внешние ресурсы.
- Упомянуты зрелые проекты и исследовательские проекты с открытым исходным кодом.
- Указаны инструменты для ботаников, разработки нейродинамики и робототехники, а также коллекции бесплатного ПО для экспериментов.