Em que tarefas a neuroevolução supera a aplicação básica de redes neurais ou algoritmos genéticos?

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Houve um interesse recente em combinar algoritmos genéticos e redes neurais em uma estrutura geral de neuroevolução. A idéia básica é que seu algoritmo genético esteja evoluindo os parâmetros de muitas redes neurais que são usadas para resolver sua tarefa em questão. Uma espécie de programação genética, mas em vez de desenvolver um trecho de código para realizar alguma tarefa, você está desenvolvendo uma rede neural.

Quando devo usar essa abordagem combinada em vez de usar redes neurais ou algoritmos genéticos por conta própria? Para que tipos de problemas a abordagem combinada produziu melhores resultados do que as abordagens individuais? Para que tipos de problemas a abordagem combinada é a melhor?

Artem Kaznatcheev
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Respostas:

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Isso tem sido pesquisado há 20 anos ou mais, e há muitos artigos que afirmam superar a retropropagação. Xin Yao trabalhou bastante nisso nos anos 90, e Kenneth Stanley criou uma das estruturas mais ativas atualmente, NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies (veja http://www.cs.ucf.edu/~kstanley/neat). html e http://tech.groups.yahoo.com/group/neat/ ).

Há muito material publicado sobre diferentes técnicas neuroevolucionárias, mas essas referências podem ser úteis para obter uma ideia do progresso ao longo dos anos:

  1. Azzini, A., Tettamanzi, A. (2008) 'Evoluindo Redes Neurais para Negociação Estática de Posição Única', Jornal de Evolução e Aplicações Artificiais, Volume 2008, Artigo ID 184286
  2. Hintz, KJ, Spofford, JJ (1990) 'Evoluindo uma Rede Neural', Procedimentos, 5º Simpósio Internacional IEEE sobre Controle Inteligente, pp. 479-484
  3. Miller, GF, Todd, PM, Hedge, SU (1989) 'Projetando redes neurais usando algoritmos genéticos', Anais da Terceira Conferência Internacional sobre Algoritmos Genéticos
  4. Montana, DJ (1995) 'Seleção de Peso de Rede Neural Usando Algoritmos Genéticos', Intelligent Hybrid Systems
  5. Yao, X. (1993) 'Redes neurais artificiais evolutivas', International Journal of Neural Systems, vol. 4, n. 3, pp. 203-222
Graham Jones
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