Я обсуждал искусственные нейронные сети и парадигмы машинного обучения в предыдущей статье. В этой статье я кратко расскажу о методах эволюционного алгоритма, в частности, о методах генетического алгоритма и эволюционной искусственной нейронной сети, которые обеспечивают эффективные решения путем объединения нейронных сетей и эволюционных алгоритмов. Примеры этих методов включают алгоритмы Нейроэволюция увеличивающих топологий (NEAT) и NEAT в реальном времени . Что такое..

Мохаммад Яссин Кафедра вычислительной техники Бейрутский арабский университет Караун, Ливан [email protected] Тамер Эль Зейн Факультет вычислительной техники Бейрутский арабский университет Зааурия, Ливан [email protected] Аннотация. За последние годы было создано множество алгоритмов для генерации поведения игровых агентов. Большинство из них основаны на подходах искусственного интеллекта, которые требуют некоторой формы обучения. В этом отношении, используя..

Нейроэволюция — один из самых удобных алгоритмов машинного обучения, с которым можно создавать, настраивать и экспериментировать. В сегодняшней статье мы создадим наш собственный алгоритм нейроэволюции, чтобы научить популяцию автомобилей успешно перемещаться по гоночной трассе. Мы будем использовать P5.js для графического движка, Tensorflow для обработки наших нейронных сетей и Javascript для объединения всего этого! Вы можете ознакомиться с проектом, размещенным на Codesphere,..

Глубокое погружение в нейроэволюцию Букварь по фундаментальным концепциям нейроэволюции Обширное введение в нейроэволюцию, ее теоретические основы и важнейшие исследования в этой области. Это сообщение в блоге служит первой записью в моей серии колонок по этой теме. Нейроэволюция - это метод машинного обучения, который улучшает грубые абстракции мозга, которые представляют собой искусственные нейронные сети (сокращенно ИНС), путем создания все более совершенных топологий, весов и..

Обращение к природе, чтобы найти решение наших проблем, часто может дать элегантные, но мощные ответы. Машинное обучение ничем не отличается. Многие очень мощные методы машинного обучения основаны на некоторых явлениях природы, которые мы создали искусственно, чтобы решить проблему. Нейронные сети, очевидно, являются слоном в комнате, но есть и другие интересные примеры, такие как генетические алгоритмы и имитация отжига (о которых я могу рассказать в другом посте в блоге). Нейронные..