Q:
న్యూరోఎవల్యూషన్ ఆఫ్ ఆగ్మెంటింగ్ టోపోలాజిస్ (నీట్) జన్యు యంత్ర అభ్యాసానికి ఎలా దోహదం చేస్తుంది?
A:న్యూరోఎవల్యూషన్ ఆఫ్ ఆగ్మెంటింగ్ టోపోలాజిస్ (నీట్) జన్యు అల్గోరిథంల సూత్రాల ఆధారంగా అత్యాధునిక వినూత్న నమూనాను అందించడం ద్వారా జన్యు యంత్ర అభ్యాసానికి దోహదం చేస్తుంది, ఇవి బరువులు మరియు నెట్‌వర్క్ యొక్క నిర్మాణాలు రెండింటికీ అనుగుణంగా నెట్‌వర్క్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సహాయపడతాయి.
సాధారణంగా జన్యు అల్గోరిథంలు కృత్రిమ మేధస్సు మరియు యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు, ఇవి సహజ ఎంపిక సూత్రంపై ఆధారపడి ఉంటాయి - ఇచ్చిన అవసరానికి ఉత్తమ ఫలితాన్ని ఎన్నుకునే సూత్రం యొక్క పునరుక్తి ప్రాసెసింగ్ ద్వారా పనిచేసే నమూనాలు. యంత్ర అభ్యాసం యొక్క "పరిణామాత్మక పాఠశాల" అని నిపుణులు పిలిచే "పరిణామ అల్గోరిథంల" యొక్క విస్తృత వర్గంలో ఇవి భాగం - జీవ పరిణామ సూత్రాల చుట్టూ అత్యంత నిర్మాణాత్మకమైనవి.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
న్యూరోఎవల్యూషన్ ఆఫ్ ఆగ్మెంటింగ్ టోపోలాజిస్ నెట్‌వర్క్ ఒక టోపోలాజీ అండ్ వెయిట్ ఎవాల్వింగ్ ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (TWEAN) - ఇది నెట్‌వర్క్ టోపోలాజీ మరియు నెట్‌వర్క్ యొక్క వెయిటెడ్ ఇన్‌పుట్‌లు రెండింటినీ ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది - తరువాతి సంస్కరణలు మరియు నీట్ యొక్క లక్షణాలు ఈ సాధారణ సూత్రాన్ని నిర్దిష్ట ఉపయోగాలకు అనుగుణంగా మార్చడానికి సహాయపడ్డాయి, వీడియో గేమ్ కంటెంట్ సృష్టి మరియు రోబోటిక్ సిస్టమ్స్ ప్రణాళికతో సహా.
న్యూరోఎవల్యూషన్ ఆఫ్ ఆగ్మెంటింగ్ టోపోలాజిస్ వంటి సాధనాలతో, కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ఇలాంటి సాంకేతికతలు గ్రహం మీద జీవసంబంధమైన జీవితం ఉద్భవించిన కొన్ని మార్గాల్లో పాల్గొనవచ్చు - అయినప్పటికీ, సాంకేతికతలు సాధారణంగా చాలా త్వరగా మరియు అనేక అధునాతన మార్గాల్లో అభివృద్ధి చెందుతాయి.
న్యూరోఎవల్యూషన్ ఆఫ్ ఆగ్మెంటింగ్ టోపోలాజిస్ యూజర్స్ గ్రూప్, సాఫ్ట్‌వేర్ ఎఫ్‌ఎక్యూ మరియు ఇతర అంశాలు వంటి వనరులు నీట్ ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు పరిణామ యంత్ర అభ్యాస సందర్భంలో దాని అర్థం ఏమిటనే దానిపై పూర్తి అవగాహనను పెంచుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. ముఖ్యంగా, నెట్‌వర్క్ యొక్క నిర్మాణాన్ని క్రమబద్ధీకరించడం ద్వారా మరియు ఇన్‌పుట్ బరువులు మార్చడం ద్వారా, NEAT యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థల యొక్క మానవ నిర్వహణదారులను వారి లక్ష్యాలకు దగ్గరగా పొందగలదు, అదే సమయంలో సెటప్‌లో పాల్గొన్న మానవ శ్రమను చాలావరకు తొలగిస్తుంది. సాంప్రదాయకంగా, సరళమైన ఫీడ్‌ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ఇతర ప్రారంభ నమూనాలతో, బరువున్న ఇన్‌పుట్‌ల నిర్మాణం మరియు అమరిక మానవ శిక్షణపై ఆధారపడింది. ఇప్పుడు, ఇది ఈ వ్యవస్థలతో స్వయంచాలకంగా అధిక స్థాయికి చేరుకుంది.
