Q:
Bagaimana NeuroEvolution of Augmenting Topology (NEAT) berkontribusi pada pembelajaran mesin genetika?
SEBUAH:NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) berkontribusi pada pembelajaran mesin genetika dengan menyediakan model inovatif mutakhir berdasarkan pada prinsip-prinsip algoritma genetika yang membantu mengoptimalkan jaringan sesuai dengan bobot dan struktur jaringan.
Algoritma genetika pada umumnya adalah kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin yang dalam beberapa hal didasarkan pada prinsip seleksi alam - model yang bekerja dengan proses berulang dari prinsip memilih hasil terbaik untuk kebutuhan tertentu. Ini adalah bagian dari kategori "algoritma evolusioner" yang lebih luas dalam apa yang disebut oleh para profesional sebagai "sekolah evolusionis" pembelajaran mesin - yang sangat terstruktur berdasarkan prinsip-prinsip evolusi biologis.
| Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting |
Jaringan NeuroEvolution of Augmenting Topologies adalah Jaringan Neural Buatan Topologi dan Berat yang Berevolusi (TWEAN) - ini mengoptimalkan topologi jaringan dan input tertimbang dari jaringan - versi dan fitur NEAT berikutnya telah membantu mengadaptasi prinsip umum ini untuk penggunaan spesifik, termasuk pembuatan konten video game dan perencanaan sistem robot.
Dengan alat-alat seperti NeuroEvolution of Augmenting Topologies, jaringan saraf tiruan dan teknologi serupa dapat melibatkan beberapa cara yang sama dengan kehidupan biologis yang telah berevolusi di planet ini - namun, teknologi tersebut secara umum dapat berkembang dengan sangat cepat dan dalam banyak cara yang canggih.
Sumber daya seperti kelompok pengguna NeuroEvolution of Augmenting Topologies, FAQ perangkat lunak, dan elemen lainnya dapat membantu membangun pemahaman yang lebih lengkap tentang cara kerja NEAT dan apa artinya dalam konteks pembelajaran mesin evolusioner. Pada dasarnya, dengan merampingkan struktur jaringan dan mengubah bobot input, NEAT dapat membuat orang yang menangani sistem pembelajaran mesin mendekati tujuan mereka, sambil menghilangkan banyak tenaga manusia yang terlibat dalam pengaturan. Secara tradisional, dengan jaringan neural feedforward sederhana dan model awal lainnya, penataan dan pengaturan input tertimbang bergantung pada pelatihan manusia. Sekarang, sudah otomatis dengan sistem ini ke tingkat yang tinggi.
