כיצד התפתחות עצבית של טופולוגיות הגדלה תורמת ללמידה של מכונות גנטיות?

ש:

כיצד תורם NeuroEvolution of Augmenting Topology (NEAT) ללמידה של מכונות גנטיות?

NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) תורם ללמידה של מכונות גנטיות על ידי מתן מודל חדשני חדשני המבוסס על עקרונות האלגוריתמים הגנטיים המסייעים לייעל רשתות בהתאם למשקולות והן למבני הרשת.

אלגוריתמים גנטיים באופן כללי הם אינטליגנציה מלאכותית ומודלים של למידת מכונה אשר מבוססים בדרך כלשהי על עיקרון הבחירה הטבעית - מודלים העובדים על ידי עיבוד איטרטיבי של אותו עיקרון של בחירת התוצאה הטובה ביותר לצורך נתון. אלה הם חלק מקטגוריה רחבה יותר של "אלגוריתמים אבולוציוניים", במה שכינו אנשי מקצוע "בית הספר האבולוציוני" של למידת מכונות - כזו שמובנית מאוד סביב עקרונות אבולוציוניים ביולוגיים.

רשת NeuroEvolution of Augmenting Topologies היא טופולוגיה ורשת עצבים מלאכותיים המתפתחים במשקל (TWEAN) - היא ממטיחה הן את טופולוגיית הרשת והן את תשומות המשוקללות של הרשת - גרסאות ותכונות עוקבות של NEAT סייעו להתאים עיקרון כללי זה לשימושים ספציפיים, כולל יצירת תוכן משחקי וידאו ותכנון של מערכות רובוטיות.

בעזרת כלים כמו NeuroEvolution of Augmenting Topologies, רשתות עצביות מלאכותיות וטכנולוגיות דומות יכולות להיות כרוכות בכמה מאותן דרכים בהן התפתחו החיים הביולוגיים על פני כדור הארץ - עם זאת, הטכנולוגיות בדרך כלל יכולות להתפתח במהירות רבה ובדרכים מתוחכמות רבות.

מקורות כמו NeuroEvolution of Augmenting Topologies Group משתמשים, שאלות נפוצות על תוכנה ואלמנטים אחרים יכולים לעזור לבנות הבנה מלאה יותר של אופן הפעולה של NEAT ומה המשמעות שלה בהקשר של למידת מכונה אבולוציונית. בעיקרו של דבר, על ידי ייעול מבנה רשת ושינוי משקולות קלט, NEAT יכולה לקרב מטפלים אנושיים של מערכות למידת מכונה למטרותיהם, תוך ביטול חלק גדול מהעבודה האנושית המעורבת בהתקנה. באופן מסורתי, בעזרת רשתות עצביות פשוטות ומודלים מוקדמים אחרים, המבנה וההגדרה של תשומות משוקללות נשענו על אימונים אנושיים. כעת, היא אוטומטית במערכות אלה במידה רבה.