Q:
Como o NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) contribui para o aprendizado de máquina genética?
UMA:O NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) contribui para o aprendizado de máquina genética, fornecendo um modelo inovador de ponta baseado nos princípios de algoritmos genéticos que ajudam a otimizar redes de acordo com os pesos e as estruturas de uma rede.
Os algoritmos genéticos em geral são modelos de inteligência artificial e aprendizado de máquina que, de alguma maneira, são baseados no princípio da seleção natural - modelos que funcionam pelo processamento iterativo desse princípio de seleção do melhor resultado para uma determinada necessidade. Eles fazem parte de uma categoria mais ampla de "algoritmos evolucionários", no que os profissionais chamam de "escola evolucionista" de aprendizado de máquina - uma estrutura altamente estruturada em torno dos princípios evolutivos biológicos.
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A rede NeuroEvolution of Augmenting Topologies é uma rede neural artificial que evolui com topologia e peso (TWEAN) - otimiza a topologia da rede e as entradas ponderadas da rede - versões e recursos subsequentes do NEAT ajudaram a adaptar esse princípio geral a usos específicos, incluindo criação de conteúdo de videogame e planejamento de sistemas robóticos.
Com ferramentas como o NeuroEvolution of Augmenting Topologies, redes neurais artificiais e tecnologias semelhantes podem envolver, da mesma maneira que a vida biológica evoluiu no planeta - no entanto, as tecnologias geralmente podem evoluir muito rapidamente e de muitas maneiras sofisticadas.
Recursos como um grupo de usuários do NeuroEvolution of Augmenting Topologies, uma FAQ de software e outros elementos podem ajudar a construir uma compreensão mais completa de como o NEAT funciona e o que isso significa no contexto do aprendizado de máquina evolutivo. Essencialmente, ao otimizar a estrutura de uma rede e alterar os pesos de entrada, a NEAT pode aproximar os manipuladores humanos de sistemas de aprendizado de máquina de seus objetivos, ao mesmo tempo em que elimina grande parte do trabalho humano envolvido na instalação. Tradicionalmente, com redes neurais simples de avanço e outros modelos antigos, a estruturação e a configuração de insumos ponderados dependiam do treinamento humano. Agora, ele é automatizado com esses sistemas em alto grau.
