我学习过神经网络理论，知道它们在基本层面上是如何工作的。我已经完成了coursera上的一些练习，我知道如何用Python定义层和训练网络，但我只能在当前的样本数据集上完成这些操作。所以我用pygame做了一个游戏，想做一个神经网络来训练它，但我不明白我该怎么做。 我知道我的输入层是什么，我知道我的输出层是什么，我只是不能理解如何实现奖励系统来改善网络。
浏览 18提问于2019-12-24得票数 0
解空间由整形限制为2层人工神经网络。无法将配置文件的参数归档，以便我可以获得2个以上的层。 我开始修改并使用NEAT的xor2.py文件来用于我的数据集。因此，我的NEAT代码是有效的，但我想要超越2层ANN。现在，我在解决方案空间中遇到了两层人工神经网络。有没有办法在配置文件中指定我需要3层或更多层？我试着检查配置文件中的所有参数，但找不到。链接- https://neat-python.readthedocs.io/en/latest/config_f
浏览 36提问于2019-02-16得票数 1
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我正在浏览一个人工智能的指南，它使用整洁的神经网络API，找到了。(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction, neat.DefaultSpec
浏览 3提问于2019-10-26得票数 3
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我用Gym Retro在Pong Atari 2600中尝试了NEAT。如何使神经网络控制划桨？(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction,
浏览 18提问于2020-05-05得票数 1
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为了学习更多关于神经网络的知识，我开始构建一个人工智能，它可以使用整洁来玩乒乓球。然而，在不同的世代中，似乎没有改变神经网络的输出。我尝试使用配置文件以及更改各种权重。然而，我的想法用完了。= neat.nn.FeedForwardNetwork.create(genomes[0][1],config) activate(player2,ball,neat2)
浏览 1提问于2020-03-05得票数 5
我想使用python和tensorflow/keras创建一个神经进化项目，但我找不到任何改变神经网络的好方法。
我知道有像NEAT这样的库，但我想尝试自己编写它。如果有人能告诉我的话我会很感激的。
浏览 4提问于2019-11-07得票数 0
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我已经决定对手写文本的OCR应用程序使用具有反向传播训练的前馈NN，输入层将使用32*32 (1024)个神经元和至少8-12个输出神经元。
浏览 1提问于2012-10-29得票数 6
我正在制作一个用于时间序列数据分析的机器学习程序，使用NEAT可以帮助我完成这项工作。我不久前才开始学习TensorFlow，但似乎TensorFlow中的计算图通常是固定的。TensorFlow中是否有工具可以帮助构建动态进化的神经网络？或者像Pytorch这样的东西会是更好的选择？谢谢。
浏览 10提问于2018-09-12得票数 7
有没有人估计一下，在得出整形算法不能达到最小值之前，应该搜索多少代？ 我正在一个非常小的癌症患者数据集(~5K行)上运行。经过5000代后，预测生存指数的一致性指数没有提高。 有没有人有任何经验，在你认为这对于给定的问题是无效的之前，应该尝试多少代？
浏览 11提问于2019-03-05得票数 2
在阅读了几篇关于神经进化的论文后，我意识到在神经网络开始时，关于如何对每个突触进行加权的信息非常少。我知道，在一开始，使用NEAT，所有的输入神经元都连接到输出神经元，然后从那里开始进化。
浏览 13提问于2017-06-29得票数 0
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我正在尝试运行python neat中的以下代码，它允许您将遗传算法应用于神经网络。这是一个非常有趣的概念，只是我不能让示例代码运行。config = neat.Config(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction,
neat.DefaultSpeciesSetthe top-level object for a NEAT run.p.add_reporter(n
浏览 27提问于2021-04-16得票数 0
然而，我给我的神经网络提供了太多的信息。import retroimport cv2import pickle
env = retro.make('SuperMarioBros3(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction,neat.DefaultSpeciesSet,neat.DefaultStagnation,'config-feedforward&#
浏览 74提问于2020-09-19得票数 1
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我对人工神经网络和NeuroEvolution算法都很陌生。我正在尝试实现名为NEAT (增广拓扑的NeuroEvolution)的算法，但是中的描述忽略了如何进化网络权重的方法。我知道，在训练神经网络时，通常使用反向传播算法来校正权值，但只有在经过世代固定的拓扑(结构)并且知道问题的答案时，它才能起作用。
浏览 5提问于2015-07-29得票数 20
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我想用神经网络来解决一个简单的回归问题，我试着自己编程来学习反向传播与神经网络。然而，我遇到了损失发散问题。我的神经网络可以描述为：
loss = {(y-l_2)^T(y
浏览 0提问于2019-04-23得票数 1
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我现在正在做一个项目，我试图将NEAT (神经进化拓扑)方法应用到神经网络中。这已经做了很多次了，在过去的几年里，甚至有几种语言对该方法的更新修订，所以我现在不会产生任何新的东西。
浏览 0提问于2011-11-10得票数 4
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多输出整洁
、、、
我的讲师要求我使用“进化人工神经网络”算法。所以我发现了一个叫做NEAT (神经进化的增强拓扑)的包。我有10个输入和7个输出，然后我就从它的文档中修改源代码。<module> File "/home/ilhammaziz/.local/lib/python3.5/site-packages/neat
浏览 5提问于2016-12-14得票数 0
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我试图用神经网络来解决一些机器学习问题，主要是通过NEAT进化(NeuroEvolution of Extended拓扑)来解决。
浏览 3提问于2013-09-16得票数 14
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代码： import os networks = [] choices = []for _, genome in genomes: config = neat.config.Config(neat.DefaultGenom
浏览 12提问于2020-11-25得票数 6
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