Compositional pattern-producing network とは

構成パターン生成ネットワーク(CPPN)は、進化が遺伝的アルゴリズムによって導かれるアーキテクチャを有する人工ニューラルネットワーク(ANN)の変形である。
ANNはしばしばシグモイド関数と時々ガウス関数のみを含むが、CPPNは両方のタイプの関数と他の多くの関数を含むことができる。カノニカルセットの関数の選択は、特定のタイプのパターンおよび規則性に偏っている可能性があります。例えば、正弦波などの周期的な関数は、繰り返しによる分割パターンを生成し、ガウスのような対称関数は対称パターンを生成します。線形関数を使用して、線形またはフラクタル様パターンを生成することができる。したがって、CPPNに基づく遺伝子芸術システムの設計者は、それが含む標準的な機能のセットを決定することによって生成するパターンのタイプを偏らせることができる。
さらに、典型的なANNとは異なり、CPPNは可能な入力の空間全体に適用され、完全な画像を表現することができます。それらは関数の構成であるため、実際には無限の解像度で画像を符号化し、最適な解像度で特定のディスプレイに対してサンプリングすることができます。
CPPNは、トポロジを増強する神経進化(CPPN-NEATと呼ばれる)のような神経進化技術によって進化させることができる。
CPPNは、以下を進化させる際に非常に強力なエンコードであることが示されています。
 HyperNEATアルゴリズム、2D画像、 "PicBreeder.org"、3Dオブジェクト、 "EndlessForms.com"、ロボットモフォロジスリジッドロボットソフトロボットを介したニューラルネットワーク。