#neuroevolution

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[beardysoul]

Neuroevolution

The concept of neuroevolution is to use a genetic algorithm in order to produce a suitably evolved neural network to solve a problem.

Normally, neural networks use a system of training in which the network is trained through an algorithm which compares its “error” with the the desired output, and adjusts its internal weights slightly to reduce the error. Neuroevolution uses a system in which we create many neural networks (a “population” of neural networks), then apply Darwinian theory to “mutate” and “evolve” the internal weights of each member of the population based on the “fitness” of the network for the next generation, until a suitable neural network is evolved.

The example MARI/O demonstrates a complex version of a neuroevolution algorithm in which a neural network is created to play through a level of Super Mario World. This is using the NEAT (Neuroevolution of augmenting topologies) algorithm which not only adjusts the internal weights of the neural network, but adds neurons when necessary.

Daniel Shiffman’s series on neuroevolution provides an accessible (to those with a basic understandig of programming) introduction to neuroevolution and the types of situations it can be applied to.

[light606f]

NeuroEvolution

NeuroEvolutionは、進化的アルゴリズムを用いた人工ニューラルネットワーク（の結合重みと構造(Topology)）の生成を指す。

[light606f]

Neuroevolutionによる複数タスク学習 - 東京大学 www.panda.sys.t.u-tokyo.ac.jp/SysInnov2009/P-10_Yao.pdf two evolutionary methods, standard NE and Neuroevolution of Augmenting Topologies. (NEAT), to discuss about suitable evolutionary methods to multitask learning. 1. 研究の目的. 本研究はニューラルネットワーク（以後、. NN）の複数タスクの学習[1]に Neuro- evolution (以下、NE)を適用する研究であ. る。本研究は 2 つの主要目的を持つ。 第 1 の目的は、複数タスク学習に対して. NE を適用することにより、進化的手法に. よって複数タスク学習の恩恵を受けること. ができることを示すことである。複数タス.

neuroevolution - Google 検索

[light606f]

どうも、オリィ研究所（http://orylab.com/） の ryo_grid こと神林です。 今回は以前試してなかなかうまくいかなかったOpen AI Gymの二足歩行ロボの強化学習へ再チャレンジした話と、その中で知ったNEA...

[creative-coding]

Vortrag - Neuroevolution

Wir haben uns für unsere Präsentation die Neuroevolution angewandt auf das erlernen und selbstständige Spielen von Videogames zum Thema gemacht. Dazu haben uns zwei Projekte besonders angesprochen:

FlappyLearning

MarI/O

In beiden Fällen wurde ein Code geschrieben, welcher dem Computer dienen sollte, das vorliegende Spiel (Flappy Bird bzw Super Mario World) zu erlernen und zu meistern.

Leider können wir den Code aufgrund seiner Komplexität nicht genau erklären. Wir werden aber versuchen, die Grundidee etwas verständlicher zu machen.

Neuroevolution basiert auf einem “trial and error” Verfahren. Der Computer wird Mario solange nach vorne laufen lassen bis Mario stirbt. Der Computer lernt nun, dass er an der Stelle etwas anders machen muss, da er sonst nicht ans Ziel kommt. Diesen Vorgang wiederholt er nun so lange, bis Mario es heil ans Ende des Levels schafft

Durch diesen Vorgang entwickelt der Computer nun ein eigenes kleines Neuronennetz um das Level so schnell wie möglich durchzuspielen.

FlappyLearning: https://www.chromeexperiments.com/experiment/flappylearning

Source code: https://github.com/xviniette/FlappyLearning/blob/gh-pages/Neuroevolution.js

MarI/O: https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44

Source code: http://pastebin.com/ZZmSNaHX

[acquazy]

this is your brain 👀 #artificialintelligence #neat #neuroevolution (at Coombs Extension, ANU)