Q:
NeuroEvolution of Augmenting Topology (NEAT) đóng góp như thế nào cho việc học máy di truyền?
A:NeuroEvolution of Augmenting Topology (NEAT) góp phần vào việc học máy di truyền bằng cách cung cấp một mô hình cải tiến tiên tiến dựa trên các nguyên tắc của thuật toán di truyền giúp tối ưu hóa các mạng theo cả trọng lượng và cấu trúc của mạng.
Các thuật toán di truyền nói chung là trí thông minh nhân tạo và mô hình học máy theo một cách nào đó dựa trên nguyên tắc chọn lọc tự nhiên - mô hình hoạt động bằng cách xử lý lặp lại nguyên tắc đó để chọn kết quả tốt nhất cho một nhu cầu nhất định. Đây là một phần của một loại "thuật toán tiến hóa" rộng lớn hơn trong cái mà các chuyên gia gọi là "trường phái tiến hóa" của học máy - một loại có cấu trúc cao xoay quanh các nguyên tắc tiến hóa sinh học.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Mạng NeuroEvolution của Augmenting Topology là một mạng nơ ron nhân tạo tiến hóa theo cấu trúc liên kết và trọng lượng (TWESE) - nó tối ưu hóa cả cấu trúc liên kết mạng và đầu vào có trọng số của mạng - các phiên bản và tính năng tiếp theo của NEAT đã giúp điều chỉnh nguyên tắc chung này cho các mục đích sử dụng cụ thể, bao gồm tạo nội dung trò chơi video và lập kế hoạch cho các hệ thống robot.
Với các công cụ như NeuroEvolution of Augmenting Topology, mạng lưới thần kinh nhân tạo và các công nghệ tương tự có thể liên quan đến một số cách tương tự như cuộc sống sinh học đã phát triển trên hành tinh - tuy nhiên, các công nghệ nói chung có thể phát triển rất nhanh và theo nhiều cách tinh vi.
Các tài nguyên như nhóm người dùng NeuroEvolution của Augmenting Topology, Câu hỏi thường gặp về phần mềm và các yếu tố khác có thể giúp xây dựng sự hiểu biết đầy đủ hơn về cách NEAT hoạt động và ý nghĩa của nó trong quá trình học máy tiến hóa. Về cơ bản, bằng cách hợp lý hóa cấu trúc của mạng và thay đổi trọng số đầu vào, NEAT có thể giúp người điều khiển hệ thống máy học gần với mục tiêu của họ hơn, đồng thời loại bỏ rất nhiều lao động của con người tham gia thiết lập. Theo truyền thống, với các mạng nơ ron đơn giản và các mô hình ban đầu khác, việc cấu trúc và thiết lập các đầu vào có trọng số phụ thuộc vào đào tạo của con người. Bây giờ, nó được tự động hóa với các hệ thống này ở mức độ cao.
