NEAT-Pythonとは
NEAT-Pythonは、NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies)の純粋なPython実装であり、Python標準ライブラリ以外の依存関係はありません。NEATは、Kenneth O. Stanleyによって開発された、任意のニューラルネットワークを進化させるための方法です。
NEATの概要
NEAT-Pythonの現在の実装では、個々のゲノムの集団が維持されています。各ゲノムには、人工ニューラルネットワークを構築する方法を記述する2つの遺伝子セットが含まれています。
- ノード遺伝子: それぞれが単一のニューロンを指定します。
- 接続遺伝子: それぞれがニューロン間の単一の接続を指定します。
これらの遺伝子を用いて、ニューラルネットワークを進化させていきます。
XORの実装
XORは、ニューラルネットワークの学習タスクとしてよく用いられます。今回は、NEAT-Pythonを用いてXORを実装してみましょう。
まずは、適応度関数を定義します。この関数は、ゲノムの品質を評価するためのもので、問題を解決する能力が高いほど高いスコアが得られます。
次に、指定した世代数に達するか、少なくとも1つの個体がユーザー指定の適応度の閾値を超えた場合、アルゴリズムは終了します。
以上が、NEAT-Pythonを用いたXORの実装の大まかな流れです。具体的なコード例については、公式ドキュメントを参照してください。