Den så kallade Baldwin Effect säger i allmänhet hur inlärning, som en form av ongenetisk anpassning, kan påverka processen för fylogenetisk anpassning, eller evolution. Denna idé har också tagits med i beräkningen där evolution och lärande används som beräkningsmetaforer, inklusive utvecklande neurala nätverk. Detta papper presenterar en teknik som kallas utvecklande självlärda neurala nätverk -neurala nätverk som kan lära sig utan extern övervakning eller belöning. Det självlärda neurala nätverket är i sig motiverat. Dessutom är det självlärda neurala nätverket produkten av samspelet mellan evolution och lärande. Vi simulerar ett multiagentsystem där neurala nätverk används för att kontrollera autonoma agenter. Dessa agenter måste söka resurser och konkurrera om sin egen överlevnad. Experimentella resultat visar att samspelet mellan evolution och förmågan att lära sig själv i självlärda neurala nätverk överträffar evolution och självlärande ensam. Mer specifikt demonstreras också framväxten av en intelligent födostrategi genom detta samspel. Indikationer för framtida arbete med att utveckla neurala nätverk presenteras också.
I detta dokument använder jag en annan metod som kallas utvecklande självövervakade neurala nätverk (SSNNs) (som presenterades i REF ).
Evolving Self-taught Neural Networks: The Baldwin Effect and the Emergence of Intelligence
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}