NeuroEvolución de Topologías Aumentadas (NEAT)
NEAT es un algoritmo neuroevolutivo desarrollado por Kenneth Stanley en 2002. Fue diseñado para optimizar las redes neuronales artificiales (RNA) haciéndolas evolucionar de manera similar a como la selección natural hace evolucionar las redes neuronales biológicas. NEAT comienza con una población de RNA generadas aleatoriamente. A continuación, se evalúa cada RNA en una tarea o … Leer más