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- Hypercube-based NEAT, or HyperNEAT, is a generative encoding that evolves artificial neural networks (ANNs) with the principles of the widely used NeuroEvolution of Augmented Topologies (NEAT) algorithm developed by Kenneth Stanley. It is a novel technique for evolving large-scale neural networks using the geometric regularities of the task domain. It uses Compositional Pattern Producing Networks (CPPNs), which are used to generate the images for Picbreeder.org and shapes for EndlessForms.com. HyperNEAT has recently been extended to also evolve plastic ANNs and to evolve the location of every neuron in the network. (en)
- Le NEAT basé sur l'hypercube, ou HyperNEAT 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. 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 ( CPPN ), qui sont utilisés pour générer les images pour Picbreeder.org et les formes pour EndlessForms.com. HyperNEAT a récemment été étendu pour faire évoluer également des réseaux de neurones artificiel plastique et pour faire évoluer l'emplacement de chaque neurone du réseau. (fr)
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- Le NEAT basé sur l'hypercube, ou HyperNEAT 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. 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. (fr)
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- HyperNEAT (fr)
- HyperNEAT (en)
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