Neuroevolution of augmenting topologies とは

NEATは、オースティンのテキサス大学で2002年にKen Stanleyによって開発された進化型人工神経ネットワーク(神経進化技術)の生成のための遺伝的アルゴリズム(GA)である。進化したソリューションの適応度とその多様性との間のバランスを見出そうと、重み付けパラメータとネットワークの構造の両方を変更します。トポロジー間のクロスオーバーを可能にするために履歴マーカーを用いて遺伝子を追跡すること、種の進化を革新を保存すること、単純な初期構造から徐々にトポロジーを開発すること(「複雑化すること」)の3つの重要な技術を適用することに基づいている。