Kompositionella mönsterproducerande nätverk, indirekt kodning, HyperNEAT, neuroevolution, artificiella neurala nätverk, generativa system och utvecklingssystem En version av detta papper med färgsiffror finns på http://dx.doi.org/10.1162/artl_a_00071. Prenumeration krävs. Abstract Intelligence in nature är en produkt av levande hjärnor, som själva är en produkt av naturlig evolution. Även forskare inom området neuroevolution (NE) försöker recapitulera denna process, artificiella neurala nätverk (ANNs) hittills utvecklats genom NE algoritmer inte matchar de distinkta förmågor biologiska hjärnor. Den nyligen införda hyperkubbaserade neuroevolution av förstärkande topologier (HyperNEAT) tillvägagångssätt minskade denna klyfta genom att visa att mönstret av vikter över anslutning av en ANN kan genereras som en funktion av dess geometri, vilket gör att stora ANN kan utvecklas för högdimensionella problem. Ändå måste positioner och antal neuroner som är anslutna genom detta tillvägagångssätt bestämmas a priori av användaren och, till skillnad från i levande hjärnor, kan inte förändras under evolutionen. Evolvable-substrat HyperNEAT (ES-HyperNEAT), som introduceras i denna artikel, tar upp denna begränsning genom att automatiskt deducera nodgeometrin från implicit information i mönstret av vikter kodade av HyperNEAT, och därigenom undvika behovet av att utveckla explicit placering. Detta tillvägagångssätt kan inte bara utveckla placeringen av varje neuron i nätverket, men kan också representera regioner med varierande densitet, vilket innebär att upplösningen kan öka holistiskt över evolutionen. ES-HyperNEAT demonstreras genom multi-task, labyrint navigation, och modulära näthinnedomäner, avslöjar att de ANN som genereras av denna nya metod antar naturliga egenskaper såsom neural topografi och geometrisk regelbundenhet. Även viktigt, ES-HyperNEATs kompakta indirekta kodning kan sås till att börja med en fördomsfull mot en önskad klass av ANN topografier, vilket underlättar den evolutionära sökningen. Den viktigaste slutsatsen är att ES-HyperNEAT avsevärt utökar omfattningen av neurala strukturer som evolutionen kan upptäcka.
En utvecklad substratvariant av HyperNEAT, eller es-HyperNEAT REF, undvek behovet av att uttryckligen definiera nodgeometri, vilket möjliggör upptäckt av en bredare omfattning av strukturer.
An Enhanced Hypercube-Based Encoding for Evolving the Placement, Density, and Connectivity of Neurons
{'venue': 'Artificial Life', 'journal': 'Artificial Life', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}