신경망의 "빌딩 블록"을 보존하는 방법은 무엇입니까?

Question

나는 뉴런과 "시냅스"와 함께 일종의 신경 네트워크를 만들고 있습니다. 그것은 turings bnet과 비슷합니다. 연결은 어디든 갈 수 있습니다. 그것은 뉴런 사이의 임의의 연결을 가지고 무작위로 생성 된 그물로 시작합니다. 신경 세포에는 여러 가지 영향을주는 전기 및 화학 변형이 있습니다. 끝까지 :

그물은 기본적으로 다른 뉴런과 연결되어있는 일련의 뉴런입니다. 최고의 성과를내는 부모를 기반으로 새로운 세대의 그물을 형성하기 위해 "교차"를 수행하는 방법을 파악할 수 없습니다. 좀 더 구체적으로 말하자면, 단일 연결을 기반으로 이들을 결합하면, 특정 뉴런과 연결 세트에서 형성되었을 수있는 잠재적 인 "구조"또는 기능을 깨뜨릴 것입니다.

나는 네트워크 맵을 나누는 것을 고려했다. 말하자면, 하나의 부모로부터 절반, 다른 하나에서 절반을 차지하지만, 그것은 잠재적으로 생성 된 잠재적 인 기능을 망칠 수있다.

나는 무언가를 놓치고있을 가능성이 높으며, 내가가는 동안 이것을 배우고 있습니다.

이렇게하는 방법이 있습니까?

Answer 1

네트워크 구조가 및으로 진화하는 경우 NEAT이라는 우수한 알고리즘이 있습니다.

가중치를 진화하는 경우 몇 가지 가능성이 있지만 가장 기본적인 것은 네트워크 그래프의 가중치 행렬을 유전자형으로 사용하는 것입니다. 그런 다음 크로스 오버는 SBX 또는 BLX-alpha와 같은 지속적인 GA 크로스 오버 방법을 사용하여 수행 할 수 있습니다.

(대부분의 경우 돌연변이에 의한) 기능 파괴의 문제점은 공통적이며, 예를 들어. 피트니스 공유 (NEAT에서 사용) 또는 수정 된 개인을 특정 시간 동안 보호하는 다른 메커니즘.