প্রশ্ন:
জেনেটিক মেশিন শেখার ক্ষেত্রে কীভাবে নিউরোএভলিউশন অব অগমেন্টিং টপোলজিজ (NEAT) অবদান রাখে?
উত্তর:নিউরোএভলিউশন অফ অগমেন্টিং টপোলজিজ (NEAT) জেনেটিক অ্যালগরিদমের নীতিগুলির উপর ভিত্তি করে একটি জড়িত উদ্ভাবনী মডেল সরবরাহ করে জেনেটিক মেশিন লার্নিংয়ে অবদান রাখে যা একটি নেটওয়ার্কের ওজন এবং কাঠামো উভয় অনুসারে নেটওয়ার্ককে অনুকূল করতে সহায়তা করে।
জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি হ'ল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং মডেল যা কোনওভাবে প্রাকৃতিক নির্বাচনের নীতি অনুসারে থাকে - এমন মডেল যা প্রদত্ত প্রয়োজনীয়তার জন্য সেরা ফলাফলটি নির্বাচনের সেই নীতিটির পুনরাবৃত্ত প্রক্রিয়াজাতকরণ দ্বারা কাজ করে। এগুলি "বিবর্তনীয় অ্যালগরিদম" এর একটি বিস্তৃত শ্রেণির অংশ যা পেশাদাররা যন্ত্রে শিক্ষার "বিবর্তনবাদী বিদ্যালয়" নামে পরিচিত - এটি একটি জৈবিক বিবর্তনীয় নীতিগুলির চারপাশে অত্যন্ত কাঠামোগত।
| ফ্রি ডাউনলোড: মেশিন লার্নিং এবং কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ |
অ্যাওমেন্টিং টোপোলজিজ নেটওয়ার্কের নিউরোএভলিউশন একটি টপোলজি এবং ওজন বিবর্তনকারী কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (টিডব্লিউইএন) - এটি নেটওয়ার্ক টপোলজি এবং নেটওয়ার্কের ওজনযুক্ত ইনপুট উভয়কেই অনুকূল করে তোলে - পরবর্তী সংস্করণ এবং NEAT এর বৈশিষ্ট্যগুলি এই সাধারণ নীতিটিকে নির্দিষ্ট ব্যবহারগুলিতে অভিযোজিত করতে সহায়তা করেছে, ভিডিও গেমের সামগ্রী তৈরি এবং রোবোটিক সিস্টেমগুলির পরিকল্পনা সহ।
নিউমারোভলিউশন অব অগমেন্টিং টপোলজিসের মতো সরঞ্জামগুলির সাথে, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অনুরূপ প্রযুক্তিগুলি কিছুটা একই পদ্ধতিতে জড়িত হতে পারে যে গ্রহে জৈবিক জীবন বিকশিত হয়েছে - তবে, প্রযুক্তিগুলি সাধারণত খুব দ্রুত এবং অনেক পরিশীলিত উপায়ে বিকশিত হতে পারে।
অ্যাওমেন্টিং টপোলজিজ ব্যবহারকারীদের গ্রুপ, একটি সফটওয়্যার এফএকিউ এবং অন্যান্য উপাদানগুলির একটি নিউরোএভলিউশনের মতো সংস্থানগুলি NEAT কীভাবে কাজ করে এবং বিবর্তনীয় মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে এটি কী বোঝায় তার একটি পূর্ণাঙ্গ ধারণা তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে। মূলত, একটি নেটওয়ার্কের কাঠামোকে সহজ করে এবং ইনপুট ওজন পরিবর্তন করে, NEAT মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলির মানব হ্যান্ডলারগুলি তাদের লক্ষ্যের আরও কাছাকাছি পেতে পারে এবং সেটআপের সাথে জড়িত প্রচুর মানব শ্রমকে সরিয়ে দেয়। Feedতিহ্যগতভাবে, সাধারণ ফিডফোরওয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অন্যান্য প্রাথমিক মডেলগুলির সাথে, ওজনযুক্ত ইনপুটগুলির কাঠামোগত গঠন এবং সেটিং মানব প্রশিক্ষণের উপর নির্ভর করে। এখন, এটি একটি উচ্চ ডিগ্রীতে এই সিস্টেমগুলির সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি।
