Abstract Research in neuroevolution - det vill säga att utveckla artificiella neurala nätverk (ANN) genom evolutionära algoritmer - är inspirerad av utvecklingen av biologiska hjärnor, som kan innehålla biljoner anslutningar. Men även om neuroevolution har gett framgångsrika resultat, är omfattningen av naturliga hjärnor fortfarande långt utom räckhåll. Denna artikel presenterar en metod som kallas hyperkub-baserad NeuroEvolution av Augmenting Topologies (HyperNEAT) som syftar till att minska denna klyfta. HyperNEAT använder en indirekt kodning som kallas bindvävssammansatta mönsterproducerande nätverk (CPPN) som kan producera konnektivitetsmönster med symmetrier och upprepa motiv genom att tolka rumsliga mönster som genereras inom en hyperkub som konnektivitetsmönster i ett lägre dimensionerat utrymme. Detta tillvägagångssätt kan utnyttja uppgiftens geometri genom att kartlägga dess regularitet på nätets topologi och därigenom flytta problemsvårigheter från dimensionalitet till den underliggande problemstrukturen. Dessutom kan bindväv CPPNs representera samma konnektivitetsmönster vid alla upplösningar, vilket gör det möjligt för ANN att skala till nya antal ingångar och utgångar utan vidare utveckling. HyperNEAT demonstreras genom visuell diskriminering och insamling av livsmedel, inklusive framgångsrika nätverk för visuell diskriminering med över åtta miljoner anslutningar. Den viktigaste slutsatsen är att förmågan att utforska utrymmet för regelbundna konnektivitetsmönster öppnar upp en ny klass av komplexa högdimensionella uppgifter för neuroevolution.
HyperNEAT är en av de indirekta kodning strategier för utveckling ANNs REF.
A Hypercube-Based Encoding for Evolving Large-Scale Neural Networks
{'venue': 'Artificial Life', 'journal': 'Artificial Life', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}