K:
Kuinka NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) myötävaikuttaa geenikoneoppimiseen?
V:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) myötävaikuttaa geenikoneoppimiseen tarjoamalla huippuluokan innovatiivisen mallin, joka perustuu geneettisten algoritmien periaatteisiin ja jotka auttavat optimoimaan verkkoja sekä painon että verkon rakenteiden mukaan.
Geneettiset algoritmit ovat yleensä tekoälyä ja koneoppimismalleja, jotka perustuvat jollain tavalla luonnollisen valinnan periaatteeseen - mallit, jotka toimivat toistamalla prosessoimalla periaatetta valita paras tulos tietylle tarpeelle. Nämä ovat osa laajempaa "evoluutioalgoritmien" luokkaa siinä, jota ammattilaiset kutsuivat koneoppimisen "evoluutiokouluksi" - sellaiseksi, joka on hyvin rakennettu biologisten evoluutioperiaatteiden ympärille.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
NeuroEvolution of Augmenting Topologies -verkko on topologiaa ja painoa kehittyvä keinotekoinen hermoverkko (TWEAN) - se optimoi sekä verkon topologian että verkon painotetut tulot - NEAT: n myöhemmät versiot ja ominaisuudet ovat auttaneet mukauttamaan tätä yleistä periaatetta tiettyihin käyttötarkoituksiin, mukaan lukien videopelien sisällön luominen ja robottijärjestelmien suunnittelu.
Työkaluilla, kuten NeuroEvolution of Augmenting Topologies, keinotekoiset hermoverkot ja vastaavat tekniikat voivat liittyä joillakin samoilla tavoilla kuin biologinen elämä on kehittynyt planeetalla - tekniikat voivat kuitenkin yleensä kehittyä erittäin nopeasti ja monilla hienostuneilla tavoilla.
Resurssit, kuten NeuroEvolution of Augmenting Topologies -käyttäjäryhmä, ohjelmisto-usein kysytyt kysymykset ja muut elementit, voivat auttaa rakentamaan täydellisemmän käsityksen siitä, kuinka NEAT toimii ja mitä se tarkoittaa evoluution koneoppimisessa. Pohjimmiltaan, virtaviivaistamalla verkon rakennetta ja muuttamalla syöttöpainoja, NEAT voi saada koneoppimisjärjestelmien ihmisten käsittelijät lähemmäksi tavoitteitaan ja poistaa samalla suuren osan asennukseen osallistuvasta ihmisten työvoimasta. Perinteisesti yksinkertaisilla eteenpäin suuntautuvilla hermoverkoilla ja muilla varhaisilla malleilla painotettujen panosten jäsentäminen ja asettaminen perustui ihmisen koulutukseen. Nyt se on automatisoitu näiden järjestelmien kanssa suuressa määrin.
