Recientemente ha habido interés en combinar algoritmos genéticos y redes neuronales en un marco general de neuroevolución. La idea básica es que su algoritmo genético está evolucionando los parámetros de muchas redes neuronales que luego se utilizan para resolver su tarea en cuestión. Una especie de programación genética, pero en lugar de desarrollar un fragmento de código para realizar alguna tarea, está desarrollando una red neuronal.
¿Cuándo debería usar este enfoque combinado en lugar de usar redes neuronales o algoritmos genéticos por sí mismos? ¿Para qué tipo de problemas el enfoque combinado ha producido mejores resultados que los enfoques individuales? ¿Para qué tipo de problemas es el enfoque combinado el "mejor" enfoque?
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Artem Kaznatcheev
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