NEAT: ニューロエボリューション・オブ・オーグメンティング・トポロジーズ

NEATは、2002年にKenneth StanleyとRisto Miikkulainenによって導入された、人工ニューラルネットワークを進化させるための遺伝的アルゴリズムです。重みのみを進化させる手法とは異なり、NEATはニューラルネットワークのトポロジー（構造）と結合重みの両方を同時に進化させます。これは、異なる構造を持つネットワーク間での意味のある交叉を可能にする履歴マーキング付きの直接ゲノムエンコーディングを通じて達成され、事前に定義されたアーキテクチャを必要とせずに、強化学習、ゲームプレイ、および制御タスクに適用できます。