Q:
NeuroEvolution ของการเติมโทโพโลยี (NEAT) มีส่วนช่วยในการเรียนรู้ของเครื่องพันธุกรรมอย่างไร
A:NeuroEvolution ของ Augmenting Topologies (NEAT) มีส่วนช่วยในการเรียนรู้ของเครื่องพันธุกรรมโดยการนำเสนอรูปแบบนวัตกรรมที่ทันสมัยตามหลักการของอัลกอริทึมทางพันธุกรรมที่ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายตามน้ำหนักและโครงสร้างของเครือข่าย
อัลกอริธึมทางพันธุกรรมโดยทั่วไปคือปัญญาประดิษฐ์และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งในบางวิธีขึ้นอยู่กับหลักการของการคัดเลือกโดยธรรมชาติ - โมเดลที่ทำงานโดยการประมวลผลซ้ำของหลักการนั้นในการเลือกผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการที่กำหนด สิ่งเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของ "วิวัฒนาการขั้นตอนวิธี" ที่กว้างขึ้นในสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญเรียกว่า "โรงเรียนแห่งวิวัฒนาการ" ของการเรียนรู้ของเครื่อง - สิ่งหนึ่งที่มีโครงสร้างสูงรอบ ๆ หลักการวิวัฒนาการทางชีววิทยา
| ดาวน์โหลดฟรี: การเรียนรู้ของเครื่องและเหตุผลที่สำคัญ |
เครือข่าย NeuroEvolution ของการเติมทอพอโลยีเป็นเครือข่ายทอพอโลยีและการวิวัฒนาการน้ำหนักเทียม (TWEAN) - มันปรับทั้งโครงสร้างเครือข่ายและอินพุตที่มีน้ำหนักของเครือข่าย - รุ่นที่ต่อมาและคุณสมบัติของ NEAT ได้ช่วยปรับหลักการทั่วไปนี้ รวมถึงการสร้างเนื้อหาวิดีโอเกมและการวางแผนระบบหุ่นยนต์
ด้วยเครื่องมืออย่าง NeuroEvolution of Augmenting Topology เครือข่ายประสาทเทียมและเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกันสามารถมีส่วนร่วมในวิธีการเดียวกันกับที่ชีวิตทางชีวภาพได้พัฒนาขึ้นบนโลกอย่างไรก็ตามเทคโนโลยีโดยทั่วไปสามารถวิวัฒนาการได้อย่างรวดเร็วและมีความซับซ้อนหลายอย่าง
แหล่งข้อมูลเช่น NeuroEvolution ของกลุ่มผู้ใช้ Topology Augmenting คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับซอฟต์แวร์และองค์ประกอบอื่น ๆ สามารถช่วยสร้างความเข้าใจที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ NEAT และความหมายในบริบทของการเรียนรู้เครื่องวิวัฒนาการ โดยพื้นฐานแล้วการปรับปรุงโครงสร้างของเครือข่ายและการเปลี่ยนน้ำหนักอินพุต NEAT สามารถทำให้มนุษย์จัดการระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรใกล้กับเป้าหมายของพวกเขาในขณะที่กำจัดแรงงานมนุษย์จำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการตั้งค่า ตามเนื้อผ้าด้วยเครือข่ายนิวรัล feedforward ง่าย ๆ และรุ่นแรกอื่น ๆ โครงสร้างและการตั้งค่าของปัจจัยการผลิตถ่วงน้ำหนักอาศัยการฝึกอบรมของมนุษย์ ตอนนี้มันเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยระบบเหล่านี้ในระดับสูง
