我是人工神经网络和NeuroEvolution算法的新手.我正在尝试实现名为NEAT(NeuroEvolution of Augmented Topologies)的算法,但原始公共报纸中的描述错过了如何演化网络权重的方法,它说"连接权重在任何NE系统中变异,与每一个连接在每一代都是否受到干扰".
我已经做了一些关于如何在NE系统中改变权重的搜索,但遗憾的是找不到任何详细的描述.
我知道在训练NE时,通常使用反向传播算法来校正权重,但只有在您拥有固定的拓扑(结构)代数并且您知道问题的答案时,它才有效.在NeuroEvolution中你不知道答案,你只有健身功能,所以在这里不可能使用反向传播.
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