NEAT: Neuroevolución de Topologías de Aumento

NEAT es un algoritmo genético para la evolución de redes neuronales artificiales, introducido por Kenneth Stanley y Risto Miikkulainen en 2002. A diferencia de los métodos que evolucionan solo los pesos, NEAT evoluciona simultáneamente tanto la topología (estructura) como los pesos de conexión de las redes neuronales. Lo logra mediante una codificación genómica directa con marcadores históricos que permiten un cruce significativo entre redes de diferentes estructuras, haciéndolo aplicable al aprendizaje por refuerzo, juegos y tareas de control sin requerir una arquitectura predefinida.