موضوع مقاله: تکامل عصبی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تکامل عصبی | مقدمه: مزیت اصلی این است که تکامل عصبی می‌تواند به‌طور گسترده‌تری از الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت، که به برنامه از جفت‌های ورودی و خروجی صحیح نیاز دارند، استفاده شود. | ## بخش 1: تکامل عصبی | به عنوان مثال، نتیجه یک بازی (یعنی اینکه یک بازیکن برنده است یا باخته‌است) به راحتی قابل اندازه‌گیری است بدون ارائه نمونه‌هایی با برچسب از استراتژی‌های مورد نظر. تکامل عصبی معمولاً به عنوان بخشی از الگوی یادگیری تقویتی مورد استفاده قرار می‌گیرد و می‌توان آن را با تکنیک‌های متداول یادگیری عمیق که از نزول شیب دار در یک شبکه عصبی با توپولوژی ثابت استفاده می‌کنند ربط داد. یک تفاوت عمده بین الگوریتم‌هایی است که فقط قدرت وزن اتصال را برای یک توپولوژی شبکه ثابت تکامل می‌دهند (که گاهی اوقات عصب کشی متعارف نامیده می‌شود)، در مقابل آنهایی که هم توپولوژی شبکه و هم وزن‌های آن را تکامل می‌دهند (TWEANNs نامیده می‌شوند، برای توپولوژی و وزن الگوریتم‌های شبکه عصبی مصنوعی در حال تکامل). مقایسه با نزول شیب دار اکثر شبکه‌های عصبی به جای تکامل عصبی از نزولی شیب دار استفاده می‌کنند. با این حال، حدود سال ۲۰۱۷ محققان در Uber اظهار کردند که آنها الگوریتم‌های ساده تکامل عصبی ساختاری با الگوریتم‌های پیچیده یادگیری عمیق شیب نزول استاندارد صنعتی مدرن قابل رقابت هستند را پیدا کردند، به این دلیل که تکامل عصبی احتمال کمتری برای گیر افتادن در حداقل‌های محلی را دارد. در علوم پایه، روزنامه‌نگار متیو هاتسون حدس زد که بخشی از دلیل موفقیت تکامل عصبی در جایی که قبلاً شکست خورده بود، به دلیل افزایش قدرت محاسباتی موجود در سالهای ۲۰۱۰ است. رمزگذاری مستقیم و غیرمستقیم الگوریتم‌های تکاملی بر روی جمعیتی از ژنوتیپ‌ها (که به آنها ژنوم نیز گفته می‌شود) عمل می‌کنند. در تکامل عصبی، یک ژنوتیپ به یک فنوتیپ شبکه عصبی ترسیم می‌شود که برای بدست آوردن fitness آن در برخی از کارها ارزیابی می‌شود. یعنی هر نورون و ارتباط در شبکه عصبی به‌طور مستقیم و صریح در ژنوتیپ مشخص شده‌است. در مقابل، در طرح‌های رمزگذاری غیر مستقیم، ژنوتیپ به‌طور غیر مستقیم نحوه تولید آن شبکه را مشخص می‌کند. | ## بخش 2: تکامل عصبی | مورد دوم تلاش می‌کند تا از طریق بیان ژن، چگونگی ظهور ساختارهای فیزیکی در زیست‌شناسی را تقلید کند. طبقه‌بندی پایین پنج بعد مداوم را مشخص می‌کند که می‌توان هر سیستم embryogeny را در آن قرار داد: سرنوشت سلول (نورون) : خصوصیات و نقش نهایی سلول در فنوتیپ بالغ. این بعد تعداد روشهایی را که برای تعیین سرنوشت سلول استفاده می‌شود، محاسبه می‌کند. هدف گذاری : روشی است که به وسیله آن اتصالات از سلولهای منبع به سلولهای هدف هدایت می‌شوند. این از هدف گذاری خاص (منبع و هدف مشخصاً مشخص شده) تا هدف‌گیری نسبی (مثلاً براساس مکان سلولها نسبت به یکدیگر) متغیر است. پیچیدگی : توانایی سیستم (شامل الگوریتم تکاملی و ژنوتیپ برای نقشه‌برداری فنوتیپ) برای اجازه دادن به پیچیده شدن ژنوم (و از این رو فنوتیپ) با گذشت زمان. از اجازه فقط به ژنومهایی با اندازه ثابت تا اجازه دادن به ژنومهایی با طول بسیار متغیر را در بر می‌گیرد. مثال‌ها روش رمزگذاری الگوریتم تکاملی جنبه‌ها تکامل یافتند تکامل ژنتیکی عصبی توسط E. ژن‌هایی را با مارک‌های تاریخی ردیابی می‌کند که امکان عبور از بین توپولوژی‌های مختلف را فراهم می‌کند، از نوآوری از طریق گونه محافظت می‌کند. از ماسک‌های محدود کننده برای کاهش شدید فضای جستجو از طریق بهره‌برداری از دانش دامنه استفاده می‌کند. | ## بخش 3: تکامل عصبی | الگوریتم ژنتیک با سازوکاری برای حفظ تنوع به نام تنوع طیف که با اندازه کروموزوم مقیاس خوبی دارد، مسئله ای مستقل است و بیشتر تمرکز خود را بر کسب تنوع رفتارها / رویکردهای سطح بالا قرار می‌دهد. برای دستیابی به این تنوع، مفهوم طیف کروموزوم معرفی شده و همراه با یک نقشه جدید از جمعیت استفاده می‌شود. (کد دانلود) رمزگذاری مستقیم یا غیرمستقیم شبکه‌های مارکوف، شبکه‌های عصبی، برنامه‌نویسی ژنتیکی و سایر کنترل‌کننده‌های دلخواه قابل تنظیم. الگوریتم‌های تکاملی، الگوریتم‌های برنامه‌نویسی ژنتیکی را فراهم می‌کند، و الگوریتم‌های سفارشی را همراه با مشخصات محدودیت‌های دلخواه امکان‌پذیر می‌کند. جنبه‌های قابل تکامل شامل مدل عصبی است و امکان تکامل ریخت‌شناسی و انتخاب جنسی را در بین دیگران فراهم می‌کند. سازگاری ماتریس کوواریانس با الگوریتم شبکه تطبیقی مرتب شده با حجم فوق‌العاده (CMA-HAGA) توسط شاهین رستمی و دیگران. مستقیم، شامل یک ویژگی آتاویسم است که صفات را از بین می‌برد و در نسل‌های مختلف دوباره ظاهر می‌شود. یک مجموعه نرم‌افزار منبع باز رایگان و رایگان برای آزمایش‌های مختلف در زمینه کنترل عصبی و تکامل عصبی. | ## جمع‌بندی | شامل یک شبیه‌ساز قابل نوشتن، چندین الگوریتم تکامل عصبی (به عنوان مثال) ICONE)، پشتیبانی خوشه، طراحی و تجزیه و تحلیل شبکه بصری.