Q:
¿Cómo contribuye NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) al aprendizaje automático genético?
UN:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) contribuye al aprendizaje genético automático al proporcionar un modelo innovador de vanguardia basado en los principios de algoritmos genéticos que ayudan a optimizar las redes de acuerdo con los pesos y las estructuras de una red.
Los algoritmos genéticos en general son modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que de alguna manera se basan en el principio de la selección natural, modelos que funcionan mediante el procesamiento iterativo de ese principio de seleccionar el mejor resultado para una necesidad dada. Estos son parte de una categoría más amplia de "algoritmos evolutivos" en lo que los profesionales llamaron la "escuela evolucionista" del aprendizaje automático, una estructura altamente estructurada en torno a principios biológicos evolutivos.
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La red NeuroEvolution of Augmenting Topologies es una red neuronal artificial de evolución de peso y topología (TWEAN): optimiza tanto la topología de la red como las entradas ponderadas de la red; las versiones y características posteriores de NEAT han ayudado a adaptar este principio general a usos específicos, incluida la creación de contenido de videojuegos y la planificación de sistemas robóticos.
Con herramientas como NeuroEvolution of Augmenting Topologies, las redes neuronales artificiales y tecnologías similares pueden implicar de la misma manera que la vida biológica ha evolucionado en el planeta; sin embargo, las tecnologías generalmente pueden evolucionar muy rápidamente y de muchas maneras sofisticadas.
Recursos como un grupo de usuarios de NeuroEvolution of Augmenting Topologies, un software FAQ y otros elementos pueden ayudar a construir una comprensión más completa de cómo funciona NEAT y lo que significa en el contexto del aprendizaje automático evolutivo. Esencialmente, al racionalizar la estructura de una red y cambiar los pesos de entrada, NEAT puede acercar a los manipuladores humanos de los sistemas de aprendizaje automático a sus objetivos, al tiempo que elimina una gran parte del trabajo humano involucrado en la configuración. Tradicionalmente, con redes neuronales simples de avance y otros modelos tempranos, la estructuración y configuración de entradas ponderadas se basaban en el entrenamiento humano. Ahora, está automatizado con estos sistemas en gran medida.
