Nature子刊机器智能综述-通过神经进化（ neuroevolution）设计神经网络

Nature新子刊Machine intelligence中有一篇12页的综述，汇总介绍了神经进化这一前沿的研究方向在神经网络中的众多应用。本文用5分钟概述该文的主要观点，对于不了解神经进化的读者，本文将先带你认识神经进化说的是什么？你不需要太多的背景知识，也能读懂本文。人工的神经网络是依靠梯度的反向传播来进行优化的，而在生物界中，神经网络中并没有指出优化方向的梯度，感知从下而上正向传播，之后相近的刺激带来共同激活的神经元，再用这些连接来对新事物编码及预测，而一切都依赖于进化机制。所谓神经进化，就是用遗传算法来进行神经网络的结构生成，参数更新及整体的效率优化。其基本的循环是突变->选择->繁衍->再突变。下图来自莫烦Python的视频，其中对 ………………………………