मैं आगे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) फ़ीड के बारे में पढ़ रहा हूं, और आमतौर पर उन्हें वांछित आउटपुट प्राप्त करने के लिए अपने वजन को संशोधित करने के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। एक बार ट्यून किए जाने पर एक ही इनपुट प्राप्त करते समय वे हमेशा एक ही आउटपुट का उत्पादन करेंगे (जैविक नेटवर्क जरूरी नहीं है)।कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जो इसके स्वयं के कनेक्शन बनाता है
फिर मैंने तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने के बारे में पढ़ना शुरू कर दिया। हालांकि, विकास में आमतौर पर दो माता-पिता जीनोम को एक नए जीनोम में पुन: संयोजित करना शामिल होता है, वहां कोई "सीखना" नहीं होता है बल्कि फिटनेस टेस्ट के माध्यम से वास्तव में पुनः संयम और सत्यापन होता है।
मैं सोच रहा था, मानव मस्तिष्क अपने स्वयं के कनेक्शन प्रबंधित करता है। यह कनेक्शन बनाता है, कुछ को मजबूत करता है, और दूसरों को कमजोर करता है।
क्या कोई तंत्रिका नेटवर्क टोपोलॉजी है जो इसके लिए अनुमति देता है? जहां तंत्रिका नेटवर्क, एक बार खराब प्रतिक्रिया हो, या तो तदनुसार इसके वजन को समायोजित करता है, और संभवतः यादृच्छिक नए कनेक्शन बनाता है (मुझे यकीन नहीं है कि मस्तिष्क कैसे नए कनेक्शन बनाता है, लेकिन अगर मैंने नहीं किया, तो बनाने का एक यादृच्छिक उत्परिवर्तन मौका एक नया कनेक्शन इसे कम कर सकता है)। एक अच्छी प्रतिक्रिया उन कनेक्शन को मजबूत करेगी।
मुझे विश्वास है कि इस प्रकार की टोपोलॉजी को ट्यूरिंग टाइप बी न्यूरल नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, लेकिन मैंने इस पर किसी भी कोड किए गए उदाहरण या कागजात नहीं देखे हैं।
हालांकि NEAT अपनी ही कनेक्शन का प्रबंधन करता है अपने स्वयं के कनेक्शन/न्यूरॉन्स जोड़ने के लिए, यह एक विकासवादी एल्गोरिथ्म, जो इस सवाल के माध्यम से ऐसा नहीं करता है विशेष रूप से पूछ नहीं रहा था। – seaotternerd