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HiperNEAT

Consulta de la CPPN para determinar el peso de la conexión entre dos neuronas en función de su posición en el espacio. Nótese que, a veces, la distancia entre ellas también se pasa como argumento.

HyperNEAT , o Hypercube -based NEAT , [1] es una codificación generativa que desarrolla redes neuronales artificiales (ANN) con los principios del algoritmo ampliamente utilizado NeuroEvolution of Augmented Topologies (NEAT) desarrollado por Kenneth Stanley . [2] Es una técnica novedosa para desarrollar redes neuronales a gran escala utilizando las regularidades geométricas del dominio de la tarea. Utiliza redes productoras de patrones compositivos [3] ( CPPN ), que se utilizan para generar imágenes para Picbreeder.org Archivado el 25 de julio de 2011 en Wayback Machine y formas para EndlessForms.com Archivado el 14 de noviembre de 2018 en Wayback Machine . HyperNEAT se ha ampliado recientemente para desarrollar también ANN plásticas [4] y para desarrollar la ubicación de cada neurona en la red. [5]

Solicitudes hasta la fecha

Referencias

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  2. ^ Stanley, Kenneth O.; Miikkulainen, Risto (1 de junio de 2002). "Redes neuronales en evolución mediante el aumento de topologías". Computación evolutiva . 10 (2): 99–127. CiteSeerX 10.1.1.638.3910 . doi :10.1162/106365602320169811. ISSN  1063-6560. PMID  12180173. S2CID  498161. 
  3. ^ Stanley, Kenneth O. (10 de mayo de 2007). "Redes productoras de patrones compositivos: una nueva abstracción del desarrollo". Programación genética y máquinas evolutivas . 8 (2): 131–162. CiteSeerX 10.1.1.643.8179 . doi :10.1007/s10710-007-9028-8. ISSN  1389-2576. S2CID  2535195. 
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  5. ^ Risi, Sebastian; Stanley, Kenneth O. (31 de agosto de 2012). "Una codificación basada en hipercubos mejorada para desarrollar la ubicación, la densidad y la conectividad de las neuronas". Vida artificial . 18 (4): 331–363. doi : 10.1162/ARTL_a_00071 . ISSN  1064-5462. PMID  22938563. S2CID  3256786.
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  21. ^ Risi, S.; Stanley, KO (1 de junio de 2012). "Un enfoque unificado para la evolución de la plasticidad y la geometría neuronal". Conferencia conjunta internacional sobre redes neuronales de 2012 (IJCNN) . pp. 1–8. CiteSeerX 10.1.1.467.8366 . doi :10.1109/IJCNN.2012.6252826. ISBN .  978-1-4673-1490-9. Número de identificación del sujeto  14268194.

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