Q：
NeuroEvolution of Augmenting Topologies（NEAT）はどのように遺伝子機械学習に貢献しますか？
A：NeuroEvolution of Augmenting Topologies（NEAT）は、ネットワークの重みと構造の両方に応じてネットワークを最適化するのに役立つ、遺伝的アルゴリズムの原理に基づいた最先端の革新的なモデルを提供することにより、遺伝子機械学習に貢献します。
一般的な遺伝的アルゴリズムは、自然selectionの原理に基づいた人工知能および機械学習モデルです。特定のニーズに最適な結果を選択するという原理の反復処理によって機能するモデルです。 これらは、専門家が機械学習の「進化論者の学校」と呼んでいたものの、生物学的進化原理に基づいて高度に構造化された「進化的アルゴリズム」の幅広いカテゴリーの一部です。
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NeuroEvolution of Augmenting Topologiesネットワークは、トポロジーおよび重み進化型人工ニューラルネットワーク（TWEAN）です。ネットワークトポロジーとネットワークの加重入力の両方を最適化します。NEATの後続バージョンおよび機能は、この一般原則を特定の用途に適合させるのに役立ちました。ビデオゲームコンテンツの作成やロボットシステムの計画など。
NeuroEvolution of Augmenting Topologiesのようなツールを使用すると、人工ニューラルネットワークおよび類似の技術は、地球上で生物の生命が進化したのと同じ方法の一部を含むことができます。
NeuroEvolution of Augmenting Topologiesユーザーグループ、ソフトウェアFAQ、およびその他の要素などのリソースは、NEATがどのように機能し、進化的機械学習のコンテキストで何を意味するかをより深く理解するのに役立ちます。 基本的に、ネットワークの構造を合理化し、入力の重みを変更することにより、NEATは機械学習システムの人間のハンドラーを目標に近づけることができ、セットアップに伴う多くの人間の労力を排除します。 従来、単純なフィードフォワードニューラルネットワークおよびその他の初期モデルでは、加重入力の構造化と設定は人間のトレーニングに依存していました。 現在、これらのシステムで高度に自動化されています。
