NEAT: Нейроэволюция дополняющих топологий

NEAT — это генетический алгоритм для эволюции искусственных нейронных сетей, представленный Кеннетом Стэнли и Ристо Мииккулайненом в 2002 году. В отличие от методов, которые эволюционируют только веса, NEAT одновременно эволюционирует как топологию (структуру), так и веса соединений нейронных сетей. Это достигается за счет прямого кодирования генома с историческими метками, которые обеспечивают осмысленное скрещивание между сетями различной структуры, что делает его применимым для обучения с подкреплением, игр и задач управления без необходимости предварительного определения архитектуры.