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A hypercube-based encoding for evolving large-scale neural networks (d) |
Le NEAT basé sur l'hypercube, ou HyperNEAT[1] est un codage génératif pour évoluer des réseaux de neurones artificiels (ANN) avec les principes de l'algorithme NeuroEvolution of Augmented Topologies (NEAT) développé par Kenneth Stanley[2]. Il s'agit d'une nouvelle technique pour faire évoluer des réseaux de neurones à grande échelle en utilisant les régularités géométriques du domaine de la tâche.
L'encodage génétique est indirect. L'algorithme utilise des réseaux de production de motifs de composition[3] ( CPPN ). HyperNEAT a récemment été étendu pour faire évoluer également des réseaux de neurones artificiel plastique[4] et pour faire évoluer l'emplacement de chaque neurone du réseau[5].
Quelques exemples d'utilisation
HyperNEAT, un algorithme avancé en informatique, a été appliqué dans divers domaines, démontrant son utilité et sa polyvalence. Un de ses domaines d'application est l'apprentissage multi-agents, où il a facilité l'élaboration de stratégies et de comportements complexes dans des environnements multi-agents[6]. Dans le domaine des jeux, HyperNEAT a été spécifiquement utilisé pour évaluer les performances dans le jeu de dames[7], montrant comment les algorithmes peuvent apprendre et s'adapter à des stratégies de jeu sophistiquées.
Un autre domaine d'intérêt est la robotique, où HyperNEAT a été utilisé pour contrôler des robots à pattes. Cette application a mis en lumière la capacité de l'algorithme à gérer des mouvements complexes et à adapter les comportements des robots à différentes morphologies et environnements. Cette flexibilité est particulièrement pertinente dans la création de démarches coordonnées pour des robots quadrupèdes[8],[9],[10],[11],[12],[13].
HyperNEAT a également été étudié en ce qui concerne les encodages génératifs par rapport aux encodages directs[14],[15],[16]. Cette recherche a permis d'explorer les avantages et les limites des différentes méthodes d'encodage dans le cadre de l'apprentissage automatique. Un autre axe de recherche a été l'évolution des réseaux de neurones modulaires, où HyperNEAT a été utilisé pour étudier la modularité et la scalabilité des réseaux neuronaux[17],[18],[19] mais également l'évolution de la géométrie neurale et de la plasticité dans les réseaux de neurones artificiels, soulignant son potentiel dans la simulation et la compréhension de processus biologiques complexes[20].
Enfin la conception d'objets pouvant être imprimés en 3D a également été explorée. Cela a permis de créer des structures complexes qui imitent des processus biologiques de développement[21].
Références
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- ↑ Stanley et Miikkulainen, « Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies », Evolutionary Computation, vol. 10, no 2, , p. 99–127 (ISSN 1063-6560, PMID 12180173, DOI 10.1162/106365602320169811, S2CID 498161, CiteSeerx 10.1.1.638.3910)
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- ↑ Risi et Stanley, « An Enhanced Hypercube-Based Encoding for Evolving the Placement, Density, and Connectivity of Neurons », Artificial Life, vol. 18, no 4, , p. 331–363 (ISSN 1064-5462, PMID 22938563, DOI 10.1162/ARTL_a_00071, S2CID 3256786, lire en ligne)
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