NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT): Новый подход к эволюционному обучению нейронных сетей

Добро пожаловать в интереснейший мир искусственного интеллекта и машинного обучения! Сегодня мы собрались поговорить об инновационном подходе, который совмещает эволюционные алгоритмы и нейронные сети – NeuroEvolution of Augmenting Topologies, или просто NEAT.

NEAT - это особый метод обучения нейронных сетей, использующий эволюционные алгоритмы, которые имитируют естественный отбор для "эволюции" более эффективных нейронных сетей. Это открытое и гибкое решение, которое может помочь в создании сложных сетей из простых структур.

Большинство других методов требуют исходную структуру сети (обучение с подкреплением), предопределенные веса или другие начальные соображения. NEAT, с другой стороны, начинает с минимальной и простой структуры и эволюционирует, добавляя новые узлы и связи со временем.

Инициализация: Начинается с населения простых нейронных сетей без скрытых узлов.
Отбор: Сети оцениваются на основании заданной функции приспособленности. Лушие сети выбираются для размножения и мутации.
Crossover (Размножение): Это процесс комбинирования двух родительских сетей для создания одной или нескольких дочерних сетей.
Мутации: Новые узлы и связи добавляются через мутационный процесс.
Специации: Сети классифицируются в различные виды на основе своей топологической разницы, что помогает поддерживать разнообразие в популяции и предотвращает преждевременную конвергенцию.

NEAT имеет возможность построить сложные нейронные сети для широкого спектра задач, начиная от игр и заканчивая автономными системами управления. Это делает его идеальной техникой для применения в области искусственного интеллекта, где структура сети неизвестна и должна быть обнаружена.

Звучит захватывающе, не так ли? Мы находимся на заре нового возраста развития искусственного интеллекта, и NEAT представляет собой одну из интересных новых возможностей, которые появились.

Представляем вам пошаговое руководство по установке и использованию библиотеки NEAT-Python, которая предоставляет интерфейс для работы с алгоритмом NEAT.

Установка

Библиотеку NEAT-Python можно установить с помощью pip, стандартного пакетного менеджера для Python:

pip install neat-python

В качестве примера возьмем проблему XOR, классический пример, который часто используется для демонстрации работы алгоритмов обучения.

import neat import os # Загрузка конфигурации config_path = os.path.join('your_config_file_path') config = neat.Config(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction, neat.DefaultSpeciesSet, neat.DefaultStagnation, config_path) # Создание популяции p = neat.Population(config) # Добавление отчета stdout p.add_reporter(neat.StdOutReporter(True)) stats = neat.StatisticsReporter() p.add_reporter(stats) # Запуск эволюции Х number_of_generations winner = p.run(eval_genomes, number_of_generations) # ...

Стоит отметить, что функция eval_genomes и number_of_generations зависят от вашей конкретной задачи. eval_genomes будет функцией оценки приспособленности, в которой вы определите, как сети будут оцениваться.

Итак, мы установили и использовали библиотеку NEAT-Python. Обязательно изучите документацию и примеры в репозитории проекта на GitHub для получения дополнительной информации и глубокого понимания того, как использовать эту прекрасную библиотеку.

Библиотека NEAT-Python предназначена для работы с алгоритмом NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), который является методом эволюционного обучения. Это означает, что традиционные алгоритмы обучения, такие как обратное распространение ошибки, не используются напрямую. Вместо этого, сети обучаются через процесс, который имитирует естественную эволюцию.

В основе NEAT лежит генетический алгоритм, который включает в себя следующие ключевые этапы:

Инициализация: На этом этапе создается популяция начальных геномов. В контексте NEAT, геномы представляют собой наборы связей и узлов, которые образуют структуру нейронной сети.
Отбор: Геномы оцениваются по их производительности в задаче или наборе задач, и наилучшие геномы сохраняются для следующего поколения.
Скрещивание (Crossover): Пары "родительских" геномов выбираются (с вероятностью, пропорциональной их приспособленности), и "детские" геномы создаются путем комбинирования их генетического материала.
Мутация: "Детский" геном изменяется случайным образом. Это может произойти путем добавления новых узлов и связей, изменения весов связей или изменения параметров сети.

Этот процесс повторяется многократно, позволяя NEAT "эволюционировать" набор геномов в течение времени в надежде обнаружения нейронной сети, которая свободно решает предложенную задачу.

Поскольку алгоритм обучения в NEAT-Python основан на генетическом алгоритме, требуется значительное количество времени и вычислительных ресурсов, но это позволяет обнаруживать сложные структуры сети и интересные решения, которые могут быть трудными для традиционных алгоритмов обучения

Библиотека NEAT-Python использует файл конфигурации для управления различными параметрами алгоритма NEAT. Этот файл конфигурации обычно представлен в формате .ini и содержит несколько разделов, которые управляют различными аспектами алгоритма и обучения.

Вот пример начального файла конфигурации:

[NEAT] fitness_criterion = max fitness_threshold = 100 pop_size = 150 reset_on_extinction = False [DefaultGenome] # node activation options activation_default = sigmoid activation_mutate_rate = 0.0 activation_options = sigmoid # node aggregation options aggregation_default = sum aggregation_mutate_rate = 0.0 aggregation_options = sum # node bias options bias_init_mean = 0.0 bias_init_stdev = 1.0 bias_max_value = 30.0 bias_min_value = -30.0 bias_mutate_power = 0.5 bias_mutate_rate = 0.7 bias_replace_rate = 0.1 # genome compatibility options compatibility_disjoint_coefficient = 1.0 compatibility_weight_coefficient = 0.5 # connection add/remove rates conn_add_prob = 0.5 conn_delete_prob = 0.5 # connection enable options ...

Приведенный выше пример показывает, как можно настроить различные параметры, такие как функции активации, опции связи и многое другое.

При настройке файла конфигурации NEAT важно понимать, что каждый параметр влияет на процесс обучения и эволюции. Поэтому желательно провести серию экспериментов, чтобы найти оптимальный набор параметров для конкретной задачи.

Вы можете сами найти их, просто перейдите на GitHub и введите в поиске "neat-python".

Вот некоторые из примеров, которые вы найдете в этом репозитории:

- XOR: Это классический пример, который демонстрирует, как NEAT может быть использован для обучения простой нейронной сети для решения задачи XOR.
- Одномерный синусоидальный регрессор: Демонстрирует, как NEAT может быть использован для подгонки синусоидальной кривой к данным.
- Простой двухмерный курсор: Этот пример показывает, как NEAT может быть использован для управления двухмерным курсором.
- OpenAI Gym: В этом примере NEAT используется для тренировки агентов в нескольких средах OpenAI Gym.

Если вы впервые сталкиваетесь с библиотекой NEAT-Python, начните с примера XOR, так как он наиболее простой и хорошо документирован. Изучив его, вы получите понимание базового процесса обучения и работы библиотеки

Надеемся, вам понравилось погрузиться в эту тему с нами!

NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT): Новый подход к эволюционному обучению нейронных сетей

Что такое NEAT

Почему NEAT уникален

Как работает NEAT

Где NEAT может быть применим?

Установка и использование библиотеки NEAT-Python

Пример использования