S:
NeuroEvolution of Augmenting Topoiology (NEAT) genetik makine öğrenmesine nasıl katkıda bulunur?
A:Augmenting Topolojilerinin NeuroEvolution (NEAT), ağların hem ağırlıklarına hem de bir ağın yapılarına göre optimize edilmesine yardımcı olan genetik algoritma prensiplerine dayanan ileri teknoloji ürünü bir model sağlayarak genetik makine öğrenmesine katkıda bulunur.
Genel olarak genetik algoritmalar, bir şekilde doğal seleksiyon prensibine dayanan yapay zeka ve makine öğrenimi modelleridir - belirli bir ihtiyaç için en iyi sonucu seçme prensibinin tekrarlı olarak işlenmesiyle çalışan modeller. Bunlar, profesyonellerin makine öğreniminin "evrimci okulu" olarak adlandırdıkları biyolojik evrim ilkeleri etrafında yüksek oranda yapılandırılmış olan "evrimsel algoritmalar" kategorisinin bir parçasıdır.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Artırıcı Topolojiler ağının NeuroEvolution, bir Topoloji ve Ağırlık Gelişen Yapay Sinir Ağıdır (TWEAN) - hem ağ topolojisini hem de ağın ağırlıklı girdilerini optimize eder - NEAT'ın sonraki sürümleri ve özellikleri bu genel prensibi belirli kullanımlara uyarlamaya yardımcı olmuştur, video oyunu içeriği oluşturma ve robotik sistemlerin planlanması dahil.
Artırıcı Topolojilerin NeuroEvolution gibi araçlarıyla, yapay sinir ağları ve benzer teknolojiler, biyolojik yaşamın gezegende evrimleştiği yollardan bazılarını içerebilir - ancak, teknolojiler genellikle çok hızlı ve çok karmaşık bir şekilde evrilebilir.
Augmenting Topolojileri kullanıcı grubu, yazılım SSS'si ve diğer öğeler gibi NeuroEvolution, kaynaklar, NEAT'ın nasıl çalıştığı ve evrimsel makine öğrenimi bağlamında ne anlama geldiği konusunda daha kapsamlı bir anlayış geliştirmeye yardımcı olabilir. Esasen, bir ağın yapısını düzene sokarak ve giriş ağırlıklarını değiştirerek NEAT, makine öğrenimi sistemlerinin insan işleyicilerini hedeflerine daha yakın hale getirirken kurulumdaki insan emeğinin çoğunu ortadan kaldırabilir. Geleneksel olarak, basit ileri beslemeli sinir ağları ve diğer erken modellerle, ağırlıklı girdilerin yapılandırılması ve ayarlanması insan eğitimine dayanmaktadır. Şimdi, bu sistemlerle yüksek derecede otomatikleştirilmiştir.
