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Algorithme NEAT

L'algorithme NEAT (de l'anglais Neuroevolution of augmenting topologies) est un algorithme génétique utilisé pour la génération de réseaux de neurones artificiels développé par Ken Stanley en 2002 lorsqu'il était à l'Université du Texas à Austin. L'algorithme consiste à modifier à la fois les paramètres de pondération et les structures des réseaux de neurones afin d'essayer de trouver un équilibre entre la performance des solutions obtenues et leur diversité.

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Algorithme NEAT

L'algorithme NEAT (de l'anglais Neuroevolution of augmenting topologies) est un algorithme génétique utilisé pour la génération de réseaux de neurones artificiels développé par Ken Stanley en 2002 lorsqu'il était à l'Université du Texas à Austin. L'algorithme consiste à modifier à la fois les paramètres de pondération et les structures des réseaux de neurones afin d'essayer de trouver un équilibre entre la performance des solutions obtenues et leur diversité.

Sur Wikipédia

L'algorithme NEAT (de l'anglais Neuroevolution of augmenting topologies) est un algorithme génétique utilisé pour la génération de réseaux de neurones artificiels développé par Ken Stanley en 2002 lorsqu'il était à l'Université du Texas à Austin. L'algorithme consiste à modifier à la fois les paramètres de pondération et les structures des réseaux de neurones afin d'essayer de trouver un équilibre entre la performance des solutions obtenues et leur diversité. Il est basé sur trois techniques principales : 1. suivre les modifications réalisées sur chaque gène afin de permettre des croisements entre les différentes topologies, 2. appliquer des mutations (l'évolution des espèces) pour conserver les innovations, et 3. développer les topologies pas-à-pas à partir de structures initiales simples ("complexification").

Texte : Wikipédia, CC BY-SA 4.0. ·

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