Markov Brains：技术导论
人工智能
2018-01-22 v1 神经元与认知
摘要
Markov Brains 是一类可进化的人工神经网络 (ANN)。它们在许多方面不同于传统的人工神经网络，但关键区别在于，Markov Brains 不是由每个节点执行相同功能的分层架构，而是由单个计算组件构建的网络。这些计算组件相互作用，接收来自传感器的输入，并控制运动输出。计算组件的功能、它们之间的连接以及与传感器和电机的连接都受进化优化的影响。我们在此详细描述 Markov Brain 的工作原理、可用于研究它们的技术以及如何进化它们。
引用
@article{arxiv.1709.05601,
title = {Markov Brains: A Technical Introduction},
author = {Arend Hintze and Jeffrey A. Edlund and Randal S. Olson and David B. Knoester and Jory Schossau and Larissa Albantakis and Ali Tehrani-Saleh and Peter Kvam and Leigh Sheneman and Heather Goldsby and Clifford Bohm and Christoph Adami},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.05601},
year = {2018}
}