增强拓扑的神经进化
2024-12-04
增强拓扑的神经进化（NEAT）是一种遗传算法，用于生成进化人工神经网络。它由Kenneth Stanley和Risto Miikkulainen于2002年在德克萨斯大学奥斯汀分校开发。NEAT不仅改变网络的权重参数，还改变网络的结构，试图在进化解的适应性和多样性之间找到平衡。它基于三个关键技术：使用历史标记跟踪基因，允许拓扑之间的交叉；应用物种形成来保持创新；以及从简单的初始结构增量地开发拓扑。NEAT算法在简单的控制任务上通常比其他当代神经进化技术和强化学习方法更快地获得有效的网络。
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