NEAT: нейро еволюція топологій, що розширюються

NEAT — це генетичний алгоритм для еволюції штучних нейронних мереж, представлений Кеннетом Стенлі та Рісто Міккулайненом у 2002 році. На відміну від методів, що еволюціонують лише ваги, NEAT одночасно еволюціонує як топологію (структуру), так і ваги зв'язків нейронних мереж. Це досягається за допомогою прямого кодування геному з історичними позначками, які дозволяють здійснювати осмислене схрещування між мережами різної структури, що робить його застосовним для навчання з підкріпленням, ігрових завдань та завдань керування без необхідності заздалегідь визначеної архітектури.