Introducción a la Neuroevolución

La neuroevolución es una estrategia para modificar cargas, topologías o conjuntos de sistemas neuronales para familiarizarse con una tarea en particular.

El cálculo transformativo (ver Algoritmos evolutivos) se utiliza para buscar parámetros del sistema que expanden un trabajo de bienestar que estima la ejecución en la empresa.

A diferencia de otras estrategias de aprendizaje del sistema neuronal, la neuroevolución es muy amplia, lo que permite aprender sin enfoques unívocos, con capacidades de actuación indiferenciables y con sistemas repetitivos. También se puede combinar con el aprendizaje estándar del sistema neuronal, por ejemplo, con el ajuste natural.

¿Qué es la Neuroevolución?

La neuroevolución también puede verse como una técnica de búsqueda de arreglo para el apoyo, problemas de aprendizaje, donde es apropiado para áreas constantes y espacios donde el estado es solo en parte perceptible.

La neuroevolución también se puede definir como un método de estudio informático que aplica algoritmos evolutivos para construir redes neuronales artificiales, tomando una idea de la evolución de los sistemas orgánicos asustados en la naturaleza.

En comparación con otros métodos de estudio de comunidades neuronales, la neuroevolución es bastante general; permite conocer, excepto objetivos específicos, con solo una retroalimentación escasa y con modelos neuronales y estructuras de red arbitrarias.

La neuroevolución es una estrategia positiva para resolver problemas de refuerzo y se utiliza con mayor frecuencia en la robótica evolutiva y la vida sintética.

Además, el avance de los sistemas sensoriales naturales impulsa la forma de la neuroevolución para hacer frente al razonamiento creado por el hombre. En consecuencia, la neuroevolución aplica reflejos de desarrollo personal (por ejemplo, cálculos de desarrollo) para construir ideas de sistemas neuronales orgánicos (por ejemplo, sistemas neuronales artificiales).

En términos generales, el objetivo ambicioso es avanzar en sistemas neuronales falsificados complejos equipados para una conducta perspicaz. Por lo tanto, la neuroevolución puede verse tanto como una forma de explorar cómo cambió el conocimiento en la naturaleza, como una estrategia práctica para diseñar sistemas neuronales artificiales para realizar recados deseados.

Aplicaciones de la Neuroevolución

Las estrategias de neuroevolución son espacios inusuales particularmente inconsistentes de aprendizaje de fortificación y aquellos que tienen estados algo reconocibles. Estas áreas incorporan algunos usos certificables del aprendizaje de fortificación; la aplicación más obvia es el control versátil y no lineal de dispositivos físicos.

Por ejemplo, se han desarrollado controladores de sistemas neuronales para impulsar robots portátiles, automóviles e incluso cohetes (Beer y Gallagher 1992, Harvey et al. 1997, Lipson y Pollack 2000, Nolfi y Floreano 2000, Hornby y Pollack 2002, Gomez y Miikkulainen 2003 , Togelius et al. 2007, Vasalem et al. 2012).

El enfoque de control se ha utilizado para mejorar los frameworks, por ejemplo, procedimientos compuestos, estructuras de producción y frameworks de PC (Gomez et al. 2001, Conradie et al. 2002, Greer et al. 2002, Whiteson y Stone 2006).

Sea como fuere, una restricción fundamental con las metodologías actuales es que los controladores generalmente deben crearse en la reproducción y luego intercambiarse con todo el sistema.

El avance generalmente se fundamenta más como una estrategia de aprendizaje desconectada donde se permite investigar posibles arreglos en paralelo. En segundo lugar, la neuroevolución ha demostrado ser útil en la estructuración de jugadores para juegos preempaquetados, por ejemplo, damas, ajedrez y Othello (Moriarty et al. 1995, Fogel 2001, Fogel et al. 2004).

Sorprendentemente, una metodología similar funciona en el desarrollo de personajes en situaciones falsas, por ejemplo, diversiones y realidad generada por computadora. Los personajes que no son jugadores en los juegos de computadora actuales generalmente están escritos y restringidos; la neuroevolución se puede utilizar para desarrollar prácticas complejas para ellos, e incluso ajustarlas continuamente (Lucas 2005, Stanley et al. 2005, Togelius et al. 2011).

Por lo tanto, la neuroevolución podría fomentar nuevos tipos de juegos de computadora, por ejemplo, recreaciones donde los jugadores entrenan a un grupo de especialistas en IA. Del mismo modo, las antigüedades, por ejemplo, las armas pueden ser desarrolladas por sistemas neuronales avanzados, potenciando de esta manera las recreaciones en las que los jugadores crean cooperativamente nuevo contenido de diversión que, por lo general, necesitaría ser estructurado inequívocamente por especialistas humanos (Togelius et al. 2011, Risi et al. otros 2012).

En tercer lugar, el desarrollo de sistemas neuronales es un instrumento de diagnóstico para problemas en la vida artificial y se está conectando progresivamente para investigar problemas que son difíciles de probar a través de procedimientos cada vez más convencionales en la ciencia transformadora.

Si bien los pesos de determinación específicos que impulsaron avances clave en el desarrollo en la naturaleza son breves y dejan una prueba directa mínima, la neuroevolución se puede conectar en análisis controlados para investigar qué condiciones son esenciales para que avancen prácticas específicas.

De esta manera, es concebible planificar pruebas de neuroevolución sobre cómo pueden desarrollarse ejercicios, por ejemplo, búsqueda, interés y evitación, persecución y agrupación, esfuerzo conjunto e incluso correspondencia a la luz del peso natural (Werner y Dyer 1990, Beer y Gallagher 1992, Cangelosi y Parisi 1997, Nolfi y Floreano 2000, Rawal et al. 2010).

La neuroevolución también se puede conectar para explorar tendencias transformadoras cada vez más dinámicas, como el avance de la calidad medida o cómo la mejora orgánica interactúa con el desarrollo (Kashtan y Alon 2005, Bongard 2011, Clune et al. 2013). Además, diseccionar circuitos neuronales avanzados y ver cómo guían el trabajo puede generar fragmentos de conocimiento en los sistemas naturales (Aharonov et al. 2001, Keinan et al. 2006).%

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3 comentarios en «Introducción a la Neuroevolución»

  1. ¿La Neuroevolución podría revolucionar la tecnología de los videojuegos? ¡Sería alucinante! 🕹️

  2. ¡Interesante tema! ¿Se podrá aplicar la neuroevolución en la vida cotidiana?

    • ¡Claro que sí! La neuroevolución puede transformar la forma en que aprendemos, trabajamos y nos relacionamos. ¿Te imaginas optimizar tus habilidades mentales a través de este enfoque? ¡El futuro está aquí!

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