Q:
Bagaimana NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) menyumbang kepada pembelajaran mesin genetik?
A:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) menyumbang kepada pembelajaran mesin genetik dengan menyediakan model inovatif canggih berdasarkan prinsip-prinsip algoritma genetik yang membantu untuk mengoptimumkan rangkaian mengikut kedua-dua berat dan struktur rangkaian.
Algoritma genetik secara amnya adalah kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin yang dalam beberapa cara berdasarkan prinsip pemilihan semulajadi - model yang berfungsi dengan pemprosesan iteratif prinsip yang memilih hasil terbaik untuk keperluan tertentu. Ini adalah sebahagian daripada kategori "algoritma evolusi" yang lebih meluas dalam apa yang dikenali sebagai "sekolah evolusionis" pembelajaran mesin - yang sangat berstruktur di sekitar prinsip-prinsip evolusi biologi.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Rangkaian NeuroEvolution of Augmenting Topologies adalah Rangkaian Neural Buatan Topologi dan Berat Badan (TWEAN) - ia mengoptimumkan kedua-dua topologi rangkaian dan input berwajaran rangkaian - versi seterusnya dan ciri-ciri NEAT telah membantu menyesuaikan prinsip am ini kepada kegunaan tertentu, termasuk pembuatan kandungan video dan perancangan sistem robotik.
Dengan alat seperti NeuroEvolution of Augmenting Topologies, rangkaian neural tiruan dan teknologi serupa boleh melibatkan beberapa cara yang sama seperti kehidupan biologi telah berkembang di planet ini - bagaimanapun, teknologi umumnya boleh berkembang dengan cepat dan dalam banyak cara yang canggih.
Sumber seperti kumpulan pengguna NeuroEvolution of Augmenting Topologies, FAQ perisian dan elemen lain dapat membantu membina pemahaman yang lebih lengkap mengenai bagaimana NEAT berfungsi dan apa artinya dalam konteks pembelajaran mesin evolusi. Pada asasnya, dengan memperkemas struktur rangkaian dan mengubah berat masukan, NEAT boleh mendapatkan pengendali manusia sistem pembelajaran mesin lebih dekat dengan matlamat mereka, sambil menghapuskan banyak tenaga manusia yang terlibat dalam persediaan. Secara tradisinya, dengan rangkaian neural feedforward ringkas dan model awal yang lain, penstrukturan dan penetapan input berwajaran bergantung pada latihan manusia. Sekarang, ia diautomatikasikan dengan sistem ini ke tahap yang tinggi.
