NEAT basado en hipercubo , o HyperNEAT , [1] es una codificación generativa que desarrolla redes neuronales artificiales (ANN) con los principios del algoritmo de NeuroEvolution of Augmented Topologies (NEAT) ampliamente utilizado . [2] Es una técnica novedosa para desarrollar redes neuronales a gran escala utilizando las regularidades geométricas del dominio de la tarea. Utiliza redes de producción de patrones de composición [3] ( CPPN ), que se utilizan para generar imágenes para Picbreeder.org y formas para EndlessForms.com . HyperNEAT se ha ampliado recientemente para desarrollar también RNA plásticas [4]y evolucionar la ubicación de cada neurona en la red. [5]
Aplicaciones hasta la fecha
- Aprendizaje multiagente [6]
- Evaluación del tablero de damas [7]
- Control de robots con patas [8] [9] [10] [11] [12] [13] video
- Comparación de codificaciones generativas y directas [14] [15] [16]
- Investigación de la evolución de las redes neuronales modulares [17] [18] [19]
- Objetos en evolución que se pueden imprimir en 3D [20]
- Evolución de la plasticidad y geometría neuronal de una RNA [21]
Referencias
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enlaces externos
- Página de usuarios de HyperNEAT
- Sitio web de Ken Stanley
- "Grupo de Investigación de Complejidad Evolutiva en UCF"
- Página de inicio del proyecto NEAT
- PicBreeder.org
- EndlessForms.com
- Blog BEACON: ¿Qué es la neuroevolución?