HyperNEAT
Le NEAT basé sur l'hypercube, ou HyperNEAT est un codage génératif pour évoluer des réseaux de neurones artificiels (ANN) avec les principes de l'algorithme NeuroEvolution of Augmented Topologies (NEAT) développé par Kenneth Stanley. Il s'agit d'une nouvelle technique pour faire évoluer des réseaux de neurones à grande échelle en utilisant les régularités géométriques du domaine de la tâche. L'encodage génétique est indirect. L'algorithme utilise des réseaux de production de motifs de composition ( CPPN ). HyperNEAT a récemment été étendu pour faire évoluer également des réseaux de neurones artificiel plastique et pour faire évoluer l'emplacement de chaque neurone du réseau.
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| Décrit par |
A hypercube-based encoding for evolving large-scale neural networks (d) |
Le NEAT basé sur l'hypercube, ou HyperNEAT[1] est un codage génératif pour évoluer des réseaux de neurones artificiels (ANN) avec les principes de l'algorithme NeuroEvolution of Augmented Topologies (NEAT) développé par Kenneth Stanley[2]. Il s'agit d'une nouvelle technique pour faire évoluer des réseaux de neurones à grande échelle en utilisant les régularités géométriques du domaine de la tâche.
L'encodage génétique est indirect. L'algorithme utilise des réseaux de production de motifs de composition[3] ( CPPN ). HyperNEAT a récemment été étendu pour faire évoluer également des réseaux de neurones artificiel plastique[4] et pour faire évoluer l'emplacement de chaque neurone du réseau[5].
Quelques exemples d'utilisation
[modifier | modifier le code]HyperNEAT, un algorithme avancé en informatique, a été appliqué dans divers domaines, démontrant son utilité et sa polyvalence. Un de ses domaines d'application est l'apprentissage multi-agents, où il a facilité l'élaboration de stratégies et de comportements complexes dans des environnements multi-agents[6]. Dans le domaine des jeux, HyperNEAT a été spécifiquement utilisé pour évaluer les performances dans le jeu de dames[7], montrant comment les algorithmes peuvent apprendre et s'adapter à des stratégies de jeu sophistiquées.
Un autre domaine d'intérêt est la robotique, où HyperNEAT a été utilisé pour contrôler des robots à pattes. Cette application a mis en lumière la capacité de l'algorithme à gérer des mouvements complexes et à adapter les comportements des robots à différentes morphologies et environnements. Cette flexibilité est particulièrement pertinente dans la création de démarches coordonnées pour des robots quadrupèdes[8],[9],[10],[11],[12],[13].
HyperNEAT a également été étudié en ce qui concerne les encodages génératifs par rapport aux encodages directs[14],[15],[16]. Cette recherche a permis d'explorer les avantages et les limites des différentes méthodes d'encodage dans le cadre de l'apprentissage automatique. Un autre axe de recherche a été l'évolution des réseaux de neurones modulaires, où HyperNEAT a été utilisé pour étudier la modularité et la scalabilité des réseaux neuronaux[17],[18],[19] mais également l'évolution de la géométrie neurale et de la plasticité dans les réseaux de neurones artificiels, soulignant son potentiel dans la simulation et la compréhension de processus biologiques complexes[20].
Enfin la conception d'objets pouvant être imprimés en 3D a également été explorée. Cela a permis de créer des structures complexes qui imitent des processus biologiques de développement[21].
Références
[modifier | modifier le code]- ↑ Stanley, D'Ambrosio et Gauci, « A Hypercube-Based Encoding for Evolving Large-Scale Neural Networks », Artificial Life, vol. 15, no 2, 14 janvier 2009, p. 185–212 (ISSN 1064-5462, PMID 19199382, DOI 10.1162/artl.2009.15.2.15202, S2CID 26390526, lire en ligne)
- ↑ Stanley et Miikkulainen, « Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies », Evolutionary Computation, vol. 10, no 2, 1er juin 2002, p. 99–127 (ISSN 1063-6560, PMID 12180173, DOI 10.1162/106365602320169811, S2CID 498161, CiteSeerx 10.1.1.638.3910)
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- ↑ (en) Sebastian Risi et Kenneth O. Stanley, From Animals to Animats 11, Springer Berlin Heidelberg, coll. « Lecture Notes in Computer Science », 25 août 2010, 533–543 p. (ISBN 9783642151927, DOI 10.1007/978-3-642-15193-4_50, CiteSeerx 10.1.1.365.5589, lire en ligne)
- ↑ Risi et Stanley, « An Enhanced Hypercube-Based Encoding for Evolving the Placement, Density, and Connectivity of Neurons », Artificial Life, vol. 18, no 4, 31 août 2012, p. 331–363 (ISSN 1064-5462, PMID 22938563, DOI 10.1162/ARTL_a_00071, S2CID 3256786, lire en ligne)
- ↑ David B. D'Ambrosio et Kenneth O. Stanley, Generative Encoding for Multiagent Learning, New York, NY, USA, ACM, coll. « GECCO '08 », 1er janvier 2008, 819–826 p. (ISBN 9781605581309, PMCID 11507017, DOI 10.1145/1389095.1389256)
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- ↑ Sebastian Risi et Kenneth O. Stanley, Confronting the Challenge of Learning a Flexible Neural Controller for a Diversity of Morphologies, New York, NY, USA, ACM, coll. « GECCO '13 », 1er janvier 2013, 255–262 p. (ISBN 9781450319638, PMCID 10308013, DOI 10.1145/2463372.2463397, CiteSeerx 10.1.1.465.5068)
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- ↑ Lee S, Yosinski J, Glette K, Lipson H, Clune J (2013) Evolving gaits for physical robots with the HyperNEAT generative encoding: the benefits of simulation. Applications of Evolutionary Computing. Springer. pdf
- ↑ (en) Suchan Lee, Jason Yosinski, Kyrre Glette, Hod Lipson et Clune, Applications of Evolutionary Computation, Springer Berlin Heidelberg, coll. « Lecture Notes in Computer Science », 3 avril 2013, 540–549 p. (ISBN 9783642371912, DOI 10.1007/978-3-642-37192-9_54, CiteSeerx 10.1.1.364.8979)
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- ↑ S. Risi et K. O. Stanley, A unified approach to evolving plasticity and neural geometry, 1er juin 2012, 1–8 p. (ISBN 978-1-4673-1490-9, PMCID 14268194, DOI 10.1109/IJCNN.2012.6252826, CiteSeerx 10.1.1.467.8366)
- ↑ Clune et Lipson, « Evolving 3D Objects with a Generative Encoding Inspired by Developmental Biology », SIGEVOlution, vol. 5, no 4, 1er novembre 2011, p. 2–12 (ISSN 1931-8499, DOI 10.1145/2078245.2078246, S2CID 9566239)
