Mycket av den senaste tidens maskininlärning har fokuserat på djup inlärning, där neurala nätverksvikter tränas genom varianter av stokastisk lutning nedstigning. Ett alternativt tillvägagångssätt kommer från neuroevolutionens fält, som utnyttjar evolutionära algoritmer för att optimera neurala nätverk, inspirerade av det faktum att naturliga hjärnor själva är produkter av en evolutionär process. Neuroevolution möjliggör viktiga funktioner som normalt inte är tillgängliga för gradientbaserade tillvägagångssätt, inklusive lärande neurala nätverk byggstenar (till exempel aktiveringsfunktioner), hyperparametrar, arkitekturer och även algoritmer för att lära sig själva. Neuroevolution skiljer sig också från djupt lärande (och djupt förstärkande lärande) genom att upprätthålla en population av lösningar under sökning, vilket möjliggör extrem prospektering och massiv parallellisering. Slutligen, eftersom neuroevolution forskning har (tills nyligen) utvecklats till stor del isolerat från gradientbaserad neurala nätverk forskning, har den utvecklat många unika och effektiva tekniker som bör vara effektiva inom andra maskininlärning områden också. I denna översyn behandlas flera centrala aspekter av den moderna neuroevolutionen, bland annat storskalig databehandling, fördelarna med nyhet och mångfald, kraften i indirekt kodning och fältets bidrag till meta-lärande och arkitektursökning. Vår förhoppning är att inspirera ett förnyat intresse för området eftersom det möter potentialen i den ökande beräkning som finns tillgänglig idag, att belysa hur många av dess idéer kan ge en spännande resurs för inspiration och hybridisering till djupt lärande, djupt förstärka lärande och maskininlärning samhällen, och att förklara hur neuroevolution kan visa sig vara ett kritiskt verktyg i den långsiktiga strävan efter artificiell allmän intelligens.
I ett annat arbetsområde föreslår REF HyperNEAT-ramverket, som är en evolutionär algoritm för att lära sig strukturerade nätverksvikter.
Designing neural networks through neuroevolution
{'venue': None, 'journal': 'Nature Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}