Q:
كيف يساهم تطور NeuroEvolution of Topologies (NEAT) في تعلم الآلة الوراثية؟
أ:تساهم طبولوجيا التطور العصبي (NEAT) في تعلم الآلة الوراثية من خلال توفير نموذج مبتكر متطور يعتمد على مبادئ الخوارزميات الجينية التي تساعد على تحسين الشبكات وفقًا لكل من الأوزان وهياكل الشبكة.
الخوارزميات الجينية بشكل عام هي نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي تعتمد بطريقة ما على مبدأ الانتقاء الطبيعي - النماذج التي تعمل عن طريق المعالجة التكرارية لهذا المبدأ المتمثل في اختيار أفضل نتيجة لاحتياجات معينة. هذه جزء من فئة أوسع من "الخوارزميات التطورية" في ما أسماه المهنيون "المدرسة التطورية" للتعلم الآلي - فئة منظمة بشكل كبير حول مبادئ التطور البيولوجي.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
شبكة تطوير طبوغرافيا الأعصاب هي عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية لطبوغرافيا وتطور الوزن (TWEAN) - تعمل على تحسين طوبولوجيا الشبكة والمدخلات المرجحة للشبكة - ساعدت الإصدارات والميزات اللاحقة من NEAT على تكييف هذا المبدأ العام مع استخدامات محددة ، بما في ذلك إنشاء محتوى ألعاب الفيديو والتخطيط للأنظمة الآلية.
مع أدوات مثل NeuroEvolution of Augmenting Topologies ، يمكن أن تتضمن الشبكات العصبية الاصطناعية والتكنولوجيات المماثلة في بعض الطرق نفسها التي تطورت بها الحياة البيولوجية على هذا الكوكب - ومع ذلك ، يمكن أن تتطور التقنيات بشكل عام بسرعة كبيرة وبالكثير من الطرق المعقدة.
يمكن لموارد مثل مجموعة مستخدمي NeuroEvolution of Augmenting Topologies ، والأسئلة الشائعة الخاصة بالبرنامج والعناصر الأخرى أن تساعد في بناء فهم أكمل لكيفية عمل NEAT وماذا يعني ذلك في سياق التعلم الآلي التطوري. بشكل أساسي ، من خلال تبسيط بنية الشبكة وتغيير أوزان المدخلات ، يمكن لـ NEAT تقريب المناولة البشرية لأنظمة التعلم الآلي من أهدافهم ، مع القضاء على الكثير من الأيدي العاملة البشرية المشاركة في الإعداد. تقليديا ، مع شبكات عصبية بسيطة التغذية ونماذج مبكرة أخرى ، فإن هيكلة ووضع مدخلات مرجحة تعتمد على تدريب الإنسان. الآن ، يتم الآلي مع هذه الأنظمة إلى درجة عالية.
