신경 회로망의 확대 된 토폴로지를 읽었으며 저에게이 작은 문제가 있습니다. NEAT에 케네스 스탠리의 종이를 읽는 동안 나는 여기이 그림에 온 : 혁신 번호 는 1,2,3,4,5로 1,2,3,4,5,6에서 이동 6,7 첫 번째 돌연변이 두 번째 항목에서는 1,2,3,4,5,6에서 1,2,3,4,5,6,8,9로 바뀝니다. 제 질문은 왜 7 번을 건너 뛰고 8
AI에 관심이 있습니다. 2 일 전에이 분야에서 흥미로운 최근 개발을 발견했습니다. ES-HyperNEAT라고하며, NEAT가 있었고, HyperNEAT, ES-HyperNEAT가있었습니다. 여기 이 주제에 대한 몇 가지 링크입니다 : http://eplex.cs.ucf.edu/hyperNEATpage/ http://eplex.cs.ucf.edu/ESHyp
HyperNEAT 네트워크를 사용하여 시계열 예측에 Encog AI 프레임 워크를 사용하고 있습니다. 다음은 네트워크를 만드는 데 사용하는 간단한 코드입니다. 그것은 상자에서 찍은 Substrate substrate = SubstrateFactory.factorSandwichSubstrate(columns*windowSize,days);
나는 HyperNEAT를 어지럽 혔고 약간의 문제가 발생했습니다. 내가 이해하는 바에 따르면, 기판은 연결 가중치를 제공하기 위해 CPPN을 쿼리하는 데 사용되는 노드의 초기 레이아웃입니다. CPPN 활성화 기능은 CPPN의 각 노드에 나타날 수있는 활성화 기능 세트 일 뿐이며 기판 활성화 기능은 무엇을 의미합니까? 나는 기판이 반드시 네트워크가 아니라 단