Перейти к содержанию

Алгоритм NEAT

Геном ConvolutionalNeuralNetwork содержит:

  1. Топологию: множество включённых рёбер \(E_{\mathrm{enabled}} \subseteq E\).
  2. Гены рёбер: ConvolutionConnectionGene на каждое \((u,w)\).
  3. Карта инноваций (innovation map): \(\iota : (u,w) \mapsto \mathbb{N}\).
  4. node_sizes: \(\mathbf{s}(v)\) для всех \(v \in V\).
  5. PyTorch-параметры: nn.Conv2d на каждом активном ребре.

Класс CnnNeat управляет популяцией \(\mathcal{P}=\{G_1,\ldots,G_P\}\), приспособленность (fitness) и размножением. В 2026 году цикл дополнен конусом размножения, кэшем Меркла и двумя треками градиентного дообучения.

Содержание