Odborné vysvětlení: Neuroevoluce je metoda strojového učení, která kombinuje neuronové sítě s evolučními algoritmy. Místo učení sítě pomocí gradientního sestupu se používají genetické algoritmy k optimalizaci vah, struktury nebo pravidel učení neuronové sítě. Tento přístup je zvláště užitečný v situacích, kde není k dispozici gradient chybové funkce nebo kde je prostor řešení velmi komplexní.
Vysvětlení pro laiky: Představte si, že chcete vytvořit tým expertů pro řešení složitého úkolu. Místo abyste každého experta trénovali jednotlivě, vytvoříte mnoho různých týmů a necháte je soutěžit. Nejlepší týmy pak “zkřížíte” – vezmete nejlepší nápady a dovednosti z různých týmů a vytvoříte nové, lepší týmy. Tímto způsobem neuroevoluce vytváří a vylepšuje umělé neuronové sítě, aby našla nejlepší řešení problému.
Neuroevolution is a machine learning method that combines neural networks with evolutionary algorithms. Instead of training the network using gradient descent, genetic algorithms are used to optimize the weights, structure, or learning rules of the neural network. This approach is particularly useful in situations where the gradient of the error function is not available or where the solution space is very complex.
