P:
W jaki sposób NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) przyczynia się do uczenia maszynowego genetycznego?
ZA:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) przyczynia się do uczenia maszynowego genetycznego, dostarczając najnowocześniejszy innowacyjny model oparty na zasadach algorytmów genetycznych, które pomagają optymalizować sieci zgodnie z wagami i strukturami sieci.
Algorytmy genetyczne to na ogół modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które są w pewien sposób oparte na zasadzie doboru naturalnego - modele działające poprzez iteracyjne przetwarzanie tej zasady wyboru najlepszego wyniku dla danej potrzeby. Są one częścią szerszej kategorii „algorytmów ewolucyjnych” w tym, co profesjonaliści nazywają „szkołą ewolucjonistyczną” uczenia maszynowego - wysoce zorganizowaną wokół biologicznych zasad ewolucji.
| Bezpłatne pobieranie: Uczenie maszynowe i dlaczego to ma znaczenie |
Sieć NeuroEvolution of Augmenting Topologies to sztuczna sieć neuronowa rozwijająca topologię i wagę (TWEAN) - optymalizuje zarówno topologię sieci, jak i ważone dane wejściowe sieci - kolejne wersje i funkcje NEAT pomogły dostosować tę ogólną zasadę do konkretnych zastosowań, w tym tworzenie treści gier wideo i planowanie systemów robotycznych.
Dzięki takim narzędziom, jak NeuroEvolution of Augmenting Topologies, sztuczne sieci neuronowe i podobne technologie mogą angażować się w ten sam sposób, w jaki życie biologiczne ewoluowało na planecie - jednak technologie mogą zasadniczo ewoluować bardzo szybko i na wiele wyrafinowanych sposobów.
Zasoby takie jak grupa użytkowników NeuroEvolution of Augmenting Topologies, FAQ oprogramowania i inne elementy mogą pomóc w pełniejszym zrozumieniu działania NEAT i jego znaczenia w kontekście ewolucyjnego uczenia maszynowego. Zasadniczo, usprawniając strukturę sieci i zmieniając wagi wejściowe, NEAT może zbliżyć ludzi zajmujących się systemami uczenia maszynowego do ich celów, eliminując przy tym wiele pracy ludzkiej związanej z konfiguracją. Tradycyjnie, z prostymi sprzężonymi sieciami neuronowymi i innymi wczesnymi modelami, struktura i ustawienie ważonych danych wejściowych opierały się na szkoleniu ludzi. Teraz jest w dużym stopniu zautomatyzowany dzięki tym systemom.
