Нейроэволюция: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Новая страница: «{{Понятие |Description=Нейроэволюция — это метод машинного обучения, который применяет эволюционные алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей. |Field_of_knowledge=NetSci, Информатика, Искусственный интеллект }} Существуют нейроэволюционные алгоритмы, ко...» |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
|Description=Нейроэволюция — это метод машинного обучения, который применяет эволюционные алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей. | |Description=Нейроэволюция — это метод машинного обучения, который применяет эволюционные алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей. | ||
|Field_of_knowledge=NetSci, Информатика, Искусственный интеллект | |Field_of_knowledge=NetSci, Информатика, Искусственный интеллект | ||
|Environment=R, J, Python, Snap! | |||
}} | }} | ||
Существуют нейроэволюционные алгоритмы, которые эволюционно изменяют веса связей при заданной топологии сети, а есть также [[алгоритм]]ы, которые помимо [[эволюция|эволюции]] весов также производят эволюцию топологии сети. В качестве примера можно привести эволюцию поведения в компьютерных играх или управление мобильными [[робот]]ами. | Существуют нейроэволюционные алгоритмы, которые эволюционно изменяют веса связей при заданной топологии сети, а есть также [[алгоритм]]ы, которые помимо [[эволюция|эволюции]] весов также производят эволюцию топологии сети. В качестве примера можно привести эволюцию поведения в компьютерных играх или управление мобильными [[робот]]ами. | ||
Текущая версия от 18:48, 18 февраля 2023
| Описание | Нейроэволюция — это метод машинного обучения, который применяет эволюционные алгоритмы для построения искусственных нейронных сетей. |
|---|---|
| Область знаний | NetSci, Информатика, Искусственный интеллект |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | |
| Среды и средства для освоения понятия | R, J, Python, Snap! |
Существуют нейроэволюционные алгоритмы, которые эволюционно изменяют веса связей при заданной топологии сети, а есть также алгоритмы, которые помимо эволюции весов также производят эволюцию топологии сети. В качестве примера можно привести эволюцию поведения в компьютерных играх или управление мобильными роботами.
