Күшейту топологияларының нейроеволюциясы - Neuroevolution of augmenting topologies - Wikipedia

Толтыру топологиясының нейроЭволюциясы (Ұқыпты) Бұл генетикалық алгоритм (GA) дамушы ұрпақ үшін жасанды нейрондық желілер (а нейроеволюция техника) Кен Стэнли 2002 жылы әзірлеген Остиндегі Техас университеті. Ол дамыған шешімдердің жарамдылығы мен олардың әртүрлілігі арасындағы тепе-теңдікті табуға тырысып, желілердің салмақтық параметрлерін де, құрылымдарын да өзгертеді. Ол үш негізгі техниканы қолдануға негізделген: топологиялар арасында кроссоверге мүмкіндік беру үшін тарих белгілері бар гендерді қадағалау, инновацияларды сақтау үшін спекциацияны (түрлердің эволюциясы) қолдану және қарапайым бастапқы құрылымдардан топологияны біртіндеп дамыту («күрделі»).

Өнімділік

Қарапайым басқару тапсырмаларында NEAT алгоритмі тиімді желілерге басқа заманауи нейро-эволюциялық әдістерге қарағанда тез жетеді және арматуралық оқыту әдістер.[1][2]

Алгоритм

Дәстүрлі түрде нейрондық желінің топологиясын адам экспериментаторы таңдайды, ал салмақтың тиімді мәндері жаттығу процедурасы арқылы біліледі. Бұл тиісті топологияны анықтау үшін сынақ пен қателік процесі қажет болатын жағдайды тудырады. NEAT - бұл бір уақытта салмақ мәндерін және нейрондық желіге сәйкес топологияны білуге ​​тырысатын, жасанды жүйке желісінің (TWEANN) топологиясының және салмағының дамып келе жатқанының мысалы.

Желіні GA фенотипіне кодтау үшін NEAT тікелей қосылу схемасын қолданады, бұл барлық байланыс пен нейронның нақты бейнеленуін білдіреді. Бұл жанама кодтау схемаларынан айырмашылығы, бұл барлық қосылымды және нейронды нақты көрсетпестен желіні құруға мүмкіндік беретін ережелерді анықтайды және ықшам бейнелеуге мүмкіндік береді.

NEAT тәсілі a-дан басталады перцептрон - тек кіріс нейрондары мен шығыс нейрондарының алға бағытталған желісі. Эволюция дискретті қадамдармен алға жылжыған сайын, желінің топологиясының күрделілігі не жаңа нейронды қосу жолына енгізу арқылы, не нейрондар арасында (бұрын бір-бірімен байланыссыз) жаңа байланыс құру арқылы өсуі мүмкін.

Бәсекелес конвенциялар

Бәсекелес конвенциялар проблемасы фенотипте ақпаратты ұсынудың бірнеше әдісі болған кезде пайда болады. Мысалы, егер геномда нейрондар болса A, B және C және [ABC] арқылы ұсынылған, егер бұл геном бірдей геноммен қиылысқан болса (функционалдығы бойынша), бірақ [CBA] кроссоверінен ақпарат жетіспейтін балалар шығады ([ABA] немесе [CBC]), шын мәнінде 1 / Осы мысалда ақпараттың 3-і жоғалған. NEAT бұл мәселені жаһандық инновациялық санды қолдану арқылы гендер тарихын қадағалау арқылы шешеді, бұл жаңа гендер қосылған сайын артады. Жаңа генді қосқан кезде жаһандық инновациялық сан көбейтіліп, сол генге тағайындалады. Осылайша, бұл сан неғұрлым көп болса, жақында ген қосылды. Белгілі бір ұрпақ үшін бірдей мутация бірнеше геномда кездесетін болса, олардың екеуіне де бірдей сан беріледі, бірақ мутация саны өзгеріссіз қалады.

Бұл инновациялық сандар NEAT-ге бір-бірімен қиылысатын гендерді сәйкестендіруге мүмкіндік береді.[1]

Іске асыру

Кен Стэнлидің түпнұсқа іске асырылуы астында жарияланған GPL. Ол біріктіріледі Гил, GNU схема аудармашы. NEAT-ті енгізу NEAT алгоритмін іске асырудың негізгі бастапқы нүктесі болып саналады.

Кеңейтімдер

rtNEAT

2003 жылы Стэнли эволюцияның генетикалық алгоритмдердің көпшілігінде қолданылатын ұрпақтардың қайталануы арқылы емес, нақты уақытта жүруіне мүмкіндік беретін NEAT кеңейтімін ойлап тапты. Негізгі идея - популяцияның әр жеке адамына арналған «өмір бойы» таймерімен халықты үнемі бағалауға қою. Желілік таймердің қолданыстағы жарамдылық мерзімі аяқталғаннан кейін оның халықтың ең төменгі деңгейіне түсетін-түспейтінін тексеріп, егер ол жойылса және оның орнына екі фитнес-ата-анадан шыққан жаңа желі қосылса. Жаңа желіге таймер орнатылған және ол ағымдағы бағалауға қатысу үшін халыққа орналастырылған.

RtNEAT-тің алғашқы қосымшасы - Neuro-Evolving Robotic Operatives немесе NERO деп аталатын бейне ойын. Ойынның бірінші кезеңінде жекелеген ойыншылар роботтарды «құмсалғышта» орналастырады және оларды қажетті тактикалық доктринаға үйретеді. Роботтар жиынтығы дайындалғаннан кейін, ойынның екінші кезеңі ойыншыларға роботтарын басқа ойыншы үйреткен роботтарға қарсы ұрыста өткізуге, олардың жаттығу режимдері роботтарын ұрысқа қаншалықты дайындағанын көруге мүмкіндік береді.

Біртіндеп кесу

Колин Грин жасаған Кен Стэнлидің NEAT кеңейтімі эволюция процесінде кандидат шешімдерінің желілік топологияларын мезгіл-мезгіл кесіп отырады. Бұл қосымша шексіз автоматтандырылған өсім қажетсіз құрылымды тудырады деген алаңдаушылықты шешті.

HyperNEAT

Негізгі мақала: HyperNEAT

HyperNEAT ауқымды құрылымдарды дамытуға мамандандырылған. Ол бастапқыда CPPN теория болып табылады және зерттеудің белсенді саласы болып табылады.

cgNEAT

Мазмұнды тудыратын NEAT (cgNEAT) пайдаланушының қалауына негізделген бейімделген бейне ойын мазмұнын дамытады. CgNEAT іске асырылатын алғашқы бейне ойын Галактикалық қару жарысы, ойыншыны пайдалану статистикасы негізінде бөлшектер жүйесінің қаруы дамыған ғарыштық-шутер ойыны.[3] Ойындағы әрбір бөлшектер жүйесінің қаруы дамыған бақыланады CPPN, сияқты эволюция техникасына ұқсас Ұқыпты бөлшектер интерактивті өнер бағдарламасы.

odNEAT

odNEAT - көп роботты жүйелерге арналған NEAT-тің онлайн және орталықтандырылмаған нұсқасы.[4] odNEAT параметрлері мен топологиясын жүйелік жүйеге негізделген контроллерлерді үздіксіз оңтайландыру үшін роботтардың өздері тапсырмаларды орындау кезінде орындалады. Осылайша odNEAT-ті орындайтын роботтар өзгеріп отырған жағдайларға бейімделіп, өз міндеттерін орындау барысында жаңа мінез-құлықтарды үйрене алады. Онлайн эволюциялық процесс физикалық үлестірілген арал үлгісіне сәйкес жүзеге асырылады. Әр робот үміткер шешімдерінің ішкі популяциясын оңтайландырады (арал ішіндегі вариация), және екі немесе одан да көп робот кандидаттар шешімімен кездескен кезде (арал аралық көші-қон) алмасады. Осылайша, әрбір робот өзін-өзі қамтамасыз ете алады және эволюциялық процесс тиімді контроллерлерді тезірек синтездеу үшін бірнеше роботтар арасындағы контроллерлердің алмасуынан басталады.

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ а б Кеннет О. Стэнли және Ристо Мииккулайнен (2002). «Топологияны ұлғайту арқылы дамып келе жатқан жүйке желілері». Эволюциялық есептеу 10 (2): 99-127
  2. ^ Мэттью Тейлор, Шимон Уайтсон және Питер Стоун (2006). «Арматуралық оқыту доменіндегі эволюциялық және уақытша айырмашылықтарды салыстыру». GECCO 2006: Генетикалық және эволюциялық есептеу конференциясының материалдары.
  3. ^ Эрин Дж. Хастингс, Ратан К. Гуха және Кеннет О. Стэнли (2009). «Галактикалық қару жарысындағы бейне ойынындағы мазмұнды автоматты түрде құру». IEEE Transaction Computational Intelligence and AI on Games, 4 том, №1, 245-263 беттер, Нью-Йорк: IEEE Press, 2009 ж.
  4. ^ Сильва, Фернандо; Урбано, Паулу; Коррея, Луис; Кристенсен, Андерс Лихне (2015-09-15). «odNEAT: Робот-контроллерлердің орталықтандырылмаған онлайн эволюциясы алгоритмі». Эволюциялық есептеу. 23 (3): 421–449. дои:10.1162 / evco_a_00141. hdl:10071/10504. PMID  25478664. S2CID  20815070.

Библиография

Іске асыру

Сыртқы сілтемелер