Ett viktigt mål för maskininlärning (ML) samhället är att skapa strategier som kan lära sig lösningar med mänsklig förmåga. En domän där människor har haft en betydande fördel är visuell bearbetning. En viktig metod för att ta itu med denna lucka har varit maskininlärningsmetoder som är inspirerade från naturliga system, såsom artificiella neurala nätverk (ANNs), evolutionsberäkning (EC) och generativa och utvecklingssystem (GDS). Forskning om djupinlärning har visat att sådana arkitekturer kan uppnå prestanda konkurrenskraftiga med människor på vissa visuella uppgifter, men dessa system har i första hand utbildats genom övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer. Alternativt visar forskningen att evolutionen kan ha en betydande roll i utvecklingen av visuella system. Detta dokument undersöker således den roll neuroevolution (NE) kan ta i djupt lärande. I synnerhet är den Hypercubebaserade NeuroEvolution av Augmenting Topologies en NE metod som effektivt kan lära sig stora neurala strukturer genom att träna en indirekt kodning som komprimerar ANN viktmönster som en funktion av geometri. Resultaten visar att HyperNEAT kämpar med att utföra bildklassificering av sig själv, men kan vara effektiv i att träna en funktionsextraktor som andra ML metoder kan lära sig av. Således NeuroEvolution i kombination med andra ML metoder ger ett spännande forskningsområde som kan replikera processerna i naturen.
I REF undersöks neuroevolution för djupinlärning, vilket visar goda resultat i utbildningen av en funktionsextraktor för användning av andra ML-metoder.
Generative NeuroEvolution for Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}