تکامل عصبی (Neuroevolution)، در ریاضیات (Mathematics)
انواع روش های بهینه سازی (Optimization Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :
تکامل عصبی (Neuroevolution) :
📌 معرفی
تکامل عصبی (Neuroevolution) یک رویکرد ترکیبی است که از الگوریتم های تکاملی برای بهینه سازی شبکه های عصبی استفاده می کند. این روش می تواند برای بهینه سازی وزن ها (تکامل وزن ها)، معماری شبکه (تکامل ساختار)، یا هر دو به کار رود. تکامل عصبی جایگزینی برای روش های مبتنی بر گرادیان مانند پس انتشار (Backpropagation) است، به ویژه در مسائلی که گرادیان در دسترس نیست یا محیط پاداش پراکنده است.
🔧 انواع رویکردها
تکامل وزن ها (Weight Evolution): مانند استفاده از الگوریتم ژنتیک برای یافتن وزن های بهینه یک شبکه با معماری ثابت. روش هایی مانند CMA-ES در این دسته قرار می گیرند.
تکامل معماری (Architecture Evolution): یافتن ساختار بهینه شبکه (تعداد لایه ها، تعداد نورون ها، نوع اتصالات). NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) یکی از معروف ترین روش ها است که هم وزن ها و هم معماری را تکامل می دهد.
تکامل همزمان وزن و معماری.
تکامل قوانین یادگیری (Learning Rule Evolution).
