Как нейронные сети используются в современных эволюционных алгоритмах?

Нейронные сети используются в современных эволюционных алгоритмах для обучения и настройки сетей. moluch.ru

Один из примеров такого использования — алгоритм NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies). vc.ru Он использует эволюционные алгоритмы, которые имитируют естественный отбор для «эволюции» более эффективных нейронных сетей. vc.ru

Процесс обучения NEAT включает несколько этапов: vc.ru

1. Инициализация. vc.ru Создаётся популяция начальных геномов, которые представляют собой наборы связей и узлов, образующих структуру нейронной сети. vc.ru
2. Отбор. vc.ru Геномы оцениваются по их производительности в задаче или наборе задач, и наилучшие геномы сохраняются для следующего поколения. vc.ru
3. Скрещивание (Crossover). vc.ru Выбираются пары «родительских» геномов, и «детские» геномы создаются путём комбинирования их генетического материала. vc.ru
4. Мутация. vc.ru «Детский» геном изменяется случайным образом. vc.ru Это может произойти путём добавления новых узлов и связей, изменения весов связей или параметров сети. vc.ru
5. Специации. vc.ru Сети классифицируются в различные виды на основе своей топологической разницы, что помогает поддерживать разнообразие в популяции и предотвращает преждевременную конвергенцию. vc.ru

В результате этого процесса «эволюционирует» набор геномов, и в итоге находится нейронная сеть, которая свободно решает предложенную задачу. vc.ru

Использование эволюционных алгоритмов совместно с нейронными сетями позволяет решать задачи настройки и обучения сетей как по отдельности, так и одновременно. moluch.ru Такой подход применяется, например, для исследования адаптивного поведения интеллектуальных агентов, поиска игровых стратегий, обработки сигналов и изображений. moluch.ru