ニューロエボリューションとは

ニューロエボリューションは、ニューロエボリューションとも綴られますが、アプリケーションを通じて人工ニューラル ネットワーク (ANN)、パラメータ、ルールを生成する人工知能の一種です。 進化的アルゴリズムの。 ニューロエボリューションは、ニューロエボリューションとも綴られます。 この技術の最も一般的な用途は、進化ロボット工学、人工生命、および一般的なゲームプレイに見られます。 主な利点は、神経進化が、適切に機能するために正確な入出力ペアのカリキュラムが必要な教師あり学習方法よりも、より幅広い問題に適用できることです。 一方、ニューロエボリューションでは、ネットワークが特定のジョブでどの程度うまく機能するかを測定するだけで十分です。 たとえば、必要な戦略がラベル付きの例の形で提供されていなくても、ゲームの結果は簡単に測定できます。 神経進化は、強化学習パラダイムのコンポーネントとして頻繁に利用されます。 これは、固定トポロジを持つニューラル ネットワーク上で勾配降下法を利用する従来の深層学習アプローチと対照的です。 ニューロ進化は、強化学習パラダイムのコンポーネントとして頻繁に利用されます。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 神経進化

第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク

第 3 章: 進化アルゴリズム

第 4 章: 遺伝的表現

第 5 章: 効果的な適応度

第 6 章: 拡張トポロジーの神経進化

第 7 章: リカレント ニューラル ネットワーク

第 8 章: 構成パターン ネットワークの生成

第 9 章: ハイパーニート

第 10 章: 進化するインテリジェント システム

(II) 神経進化に関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でのニューロエボリューションの使用に関する実際の例。

この本の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて学びたい人 あらゆる種類の神経進化。

人工知能とは何かシリーズ

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